Physical Child Abuse Potential in Adolescent Girls: Associations with Psychopathology, Maltreatment, and Attitudes toward Child-Bearing
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Adolescent mothers are at increased risk of mistreating their children. Intervening before they become pregnant would be an ideal primary prevention strategy. Our goal was to determine whether psychopathology, exposure to maltreatment, preparedness for child-bearing, substance use disorders (SUDs), IQ, race, and socioeconomic status were associated with the potential for child abuse in nonpregnant adolescent girls. METHOD: The Child Abuse Potential Inventory (CAPI) was administered to 195 nonpregnant girls (aged 15 to 16 years; 54% African American) recruited from the community. Psychiatric diagnoses from a structured interview were used to form 4 groups: conduct disorder (CD), internalizing disorders (INTs; that is, depressive disorder, anxiety disorder, or both), CD + INTs, or no disorder. Exposure to maltreatment was assessed with the Childhood Trauma Questionnaire, and the Childbearing Attitudes Questionnaire measured maternal readiness. RESULTS: CAPI scores were positively correlated with all types of psychopathology, previous exposure to maltreatment, and negative attitudes toward child-bearing. IQ, SUDs, and demographic factors were not associated. Factors associated with child abuse potential interacted in complex ways, but the abuse potential of CD girls was high, regardless of other potentially protective factors. CONCLUSIONS: Our study demonstrates that adolescent girls who have CD or INT are at higher risk of perpetrating physical child abuse when they have children. However, the core features of CD may put this group at a particularly high risk, even in the context of possible protective factors. Treatment providers should consider pre-pregnant counselling about healthy mothering behaviours to girls with CD.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».