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Record W7104278573 · doi:10.71781/6688

Prévalence et facteurs prédisposants aux problèmes de langage des enfants vivant en contexte de vulnérabilité

2024· dissertation· fr· W7104278573 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2024
Typedissertation
Languagefr
FieldPsychology
TopicLanguage Development and Disorders
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsContext (archaeology)Research methodologyChild care

Abstract

fetched live from OpenAlex

Objectif : Décrire la prévalence des problèmes du développement langagier (difficultés de langage et troubles développementaux du langage (TDL)) chez les enfants de 4 à 5 ans fréquentant La Maison Bleue (LMB) à Montréal et identifier les facteurs prédisposants aux problèmes du développement langagier. Méthodes : Une étude de cohorte rétrospective a été menée à l'aide d'une revue de 315 dossiers médicaux. Les enfants nés entre 2012 et 2018 et suivis depuis la naissance jusqu'à l'âge de 4-5 ans dans les sites de LMB de Côte-des-Neiges et Parc-Extension ont été inclus. Les données ont été collectées à partir des plateformes électroniques de dossiers médicaux MYLE et Oasis, ainsi que de la base de données locale de LMB. L’outil développemental Ages and Stages Questionnaires – 3 (ASQ-3) et les notes aux dossiers ont été consulté pour déterminer la présence de problèmes du développement langagier. La sélection des facteurs prédisposants aux problèmes de langage a été déterminé par le modèle conceptuel des systèmes écologique du développement humain, entre autres, le statut socioéconomique (SSE) familial et du voisinage, l’utilisation de services de garde, la langue exposée à domicile et les facteurs migratoires. Les analyses statistiques incluaient des analyses descriptives, des analyses bivariées avec des tests de chi-carré et des régressions logistiques pour identifier les facteurs prédisposants aux problèmes de développement langagier. Résultats : Des difficultés de langage et de TDL étaient respectivement prévalent chez 16,8% et 6,7% (diagnostiqué : 3,8%; en cours d’investigation : 2,9%) des enfants de 4-5 ans de LMB. Les facteurs suivants étaient associés à une augmentation du risque de problèmes de langage à 4-5 ans : sexe masculin (R.C. = 3,1 [I.C. à 95% : 1,62, 5,90]), les enfants de mères primipares (R.C. = 2,33 [I.C. à 95% : 1,13, 4,81]), le manque d’exposition au français/à l’anglais à domicile (R.C. = 2,36 [I.C. à 95% : 1,07, 5,18]) et les enfants ayant une mère souffrant de symptômes de dépression et/ou ayant eu un diagnostic de dépression prénatal ou pendant la période de 0-5 ans de l’enfant (R.C. = 2,06 [I.C. à 95% : 1,03, 4,12]). Conclusion : Ces résultats soulignent la nécessité d'interventions précoces et holistiques pour améliorer le développement langagier des enfants en contexte de vulnérabilité surtout chez ceux qui présentent un ou des facteurs prédisposants. Il est crucial de favoriser l'élaboration et l'évaluation de stratégies d'intervention efficaces pour cette clientèle, ainsi que de suivre à long terme les impacts de ces interventions sur le développement du langage des enfants.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.386
Threshold uncertainty score0.767

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.006
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

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.

Opus teacher head0.038
GPT teacher head0.403
Teacher spread0.364 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Published2024
Admission routes1
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