Usability and Feasibility of a Spoken Language Outcome Monitoring Procedure in a Canadian Early Hearing Detection & Intervention Program: Results of a 1-Year Pilot
Notice bibliographique
Résumé
Abstract\nPurpose: Best practice recommendations for Early Hearing Detection and Intervention (EHDI) programs include routine spoken language outcome monitoring. The present article reports on pilot data that evaluated the usability and feasibility of a spoken language outcome monitoring procedure developed for Ontario’s Infant Hearing Program (IHP). This procedure included both Program-level monitoring using omnibus language tests from birth to 6;0 and individual vulnerability monitoring of key domains of spoken language known to be at risk in children who are deaf/hard-of-hearing.\nMethodology: Speech-language pathologists (SLPs) in the IHP piloted the new procedures for one year and provided feedback on the procedure through surveys at the end of the pilot.\nResults: Data was suggestive that the Program-level procedure might be sensitive to change over time and known predictors of spoken language outcomes. Some, but not all, Program-level test scores were predicted by the presence of additional developmental factors. None of the test scores were significantly predicted by severity of hearing loss. Depending on the tests and scores used, some aspects of the Program-level procedure to change over time. There was insufficient evidence to support individual vulnerability monitoring. SLPs reported significant concerns about the time involved in implementing both procedures.\nConclusions: This article describes preliminary evidence suggesting that the Program-level procedure might be feasible to implement and useful for evaluating EHDI programs. Future evaluations are needed to determine whether the procedure can be accurately implemented to scale in the IHP, and whether the data that results from the procedure can meaningfully inform stakeholders’ decision-making.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».