Evaluation of the neurobehavioral screening tool in children with fetal alcohol spectrum disorders (FASD).
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is a growing need for validated tools to screen children at risk of fetal alcohol spectrum disorders (FASD). The Neurobehavioral Screening Tool (NST) is one of several promising screening measures for FASD, though further evidence is needed to establish the tool's psychometric utility. OBJECTIVE: To assess the predictive accuracy of the NST among children with an FASD diagnosis, with prenatal alcohol exposure (PAE) but no FASD diagnosis, and typically developing controls. METHOD: The NST was completed by caregivers of children ages 6 to 17, including 48 with FASD, 22 with PAE, and 32 typically developing non-exposed controls. Predictive accuracy coefficients were calculated using Nash et al. (2006) criteria, and compared against controls. An alternative scoring scheme was also investigated to determine optimum referral thresholds using item-level total scores. RESULTS: The NST yielded 62.5% sensitivity for participants with FASD and 50% for PAE. Specificity values were 100% with no typically developing control scoring positive. Within the FASD group there was a trend for higher sensitivity among adolescents aged 12 to17 (70.8%) compared with children aged 6 to 11 years (54.2%), p = 0.23. CONCLUSION: The findings support a growing body of literature evidencing psychometric promise for the clinical utility of the NST as an FASD screening tool, though further research on possible age-effects is warranted. The availability of a validated clinical screening tool for FASD, such as the NST, would aid in accurately screening a large number of children and lead to a timelier diagnostic referral.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».