Is the cluster risk model of parental adversities better than the cumulative risk model as an indicator of childhood physical abuse?: findings from two representative community surveys
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Screening strategies for childhood physical abuse (CPA) need to be improved in order to identify those most at risk. This study uses two regionally representative community samples to examine whether a cluster or cumulative model of risk indicators (i.e. parental divorce, parental unemployment, and parental addictions) explains a larger proportion of the variation in CPA. METHODS: Data were drawn from Statistics Canada's National Population Health Survey (1994-1995) and Canadian Community Health Survey 3.1 (2005). Response rates were greater than 80% in both samples. Each survey had approximately 13,000 respondents aged 18 and over who answered questions about the above adverse childhood experiences. RESULTS: A gradient was shown with similar outcomes in each data set. Only 3.4% of adults who experienced none of the three risk indicators reported they had been physically abused during childhood or adolescence. The prevalence of CPA was greater among those who experienced parental divorce alone (8.3%-10.7%), parental unemployment alone (8.9%-9.7%) or parental addictions alone (18.0%-19.5%). When all three risk indicators were present, the prevalence of CPA ranged from 36.0%-41.0% and the age-sex-race adjusted odds were greater than 15 times that of individuals with none of the three risk indicators. The cluster model explained a statistically significantly larger proportion of the variation than the cumulative model although the difference between the two models was modest. For the purposes of parsimony, the cumulative model may be the better alternative. CONCLUSIONS: Adults who were exposed to two or more childhood risk indicators were much more likely to report that they were physically abused during their childhood than those with only one or no risk factors. Medical professionals may use this information on cumulative risk factors to more effectively target screening for potential CPA. Future research should include prospective studies.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».