Validation de la grille d évaluation du développement de l enfant en France en population générale (Etude préliminaire)
Bibliographic record
Abstract
Introduction : Le dépistage des retards du développement psychomoteur du jeune enfant doit être précoce et facilement réalisable afin de permettre une prise en charge adéquate. En 2007, une équipe de l université de Montréal a élaboré une Grille d évaluation du développement (GED) de l enfant, de 0 à 5 ans. Objectif : Évaluer la concordance en population générale française entre deux tests de diagnostic de retard de développement psychomoteur : le GED et le BL (test de Brunet-Lézine qui fait référence en France). Matériel et méthode : 175 enfants âgés de 9 à 30 mois et gardés en crèche ont passé successivement les deux tests. La concordance des résultats a été étudiée. Résultats : Le GED dépiste bien les retards psychomoteurs avec des pourcentages d accord avec le BL très élevés (de 90.9 à 96%) et une bonne sensibilité (de 94.2 à 96.5%). En revanche, la spécificité du GED n a pu être calculée du fait du trop faible nombre d enfants présentant un retard avéré. Pour la même raison, le calcul de concordance de dépistage est médiocre (K<0.40). Conclusion : Cette étude est une première étape de la validation du GED en France. Elle se limite à une population générale d enfants âgés de 9 à 30 mois. Les résultats obtenus sont encourageants mais ne suffisent pas à se prononcer sur la validité de cette échelle. Il est nécessaire de poursuivre cette étude en l élargissant à l ensemble des tranches d âge couvertes par le test (0-5 ans) en population générale et en population clinique.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.032 | 0.041 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".