The Developmental Assessment of Social Communication Ability (DASCA): initial creation and psychometric description
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective The dearth of tools to quantify and track growth in social communication ability has been a barrier to understanding and monitoring treatment outcomes for neurodevelopmental disorders. We undertook a multi-staged, multisite study to create the Developmental Assessment of Social Communication Ability (DASCA), a new measure explicitly developed as a clinical outcome assessment for monitoring change—both over the course of development and in response to treatment. Methods The DASCA is a caregiver-report instrument created using a mixed-methods approach. Qualitative components of this approach included focus groups and cognitive debriefing interviews. Quantitative components included dimensionality analysis, differential item functioning, and item response theory modeling. The item bank was iteratively refined to assess social communication skills that are typically acquired by early- to middle- childhood. Results The final DASCA item bank contains 184 items. Expressive language was a major factor in determining the appropriateness of some items for certain groups of children. Negligible differential item functioning, primarily by age, was observed for some items. However, impact analyses determined that this differential item functioning did not meaningfully impact overall scores. Limitations Given that sample size limitations prevented us from using separate samples for exploratory and confirmatory phases of modeling, it will be important to gather additional validity evidence in independent samples, especially as the current data were collected during the COVID-19 pandemic. Conclusion The DASCA holds promise as an outcome measure for assessing changes in social communication ability. Ongoing development efforts include creating a computer adaptive test administration to allow for serial assessments using different item sets to yield a consistent score that is sensitive to change.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,371 | 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 ».