Preventing child maltreatment: An evidence-based update
Notice bibliographique
Résumé
Child maltreatment is a significant public health problem associated with a broad range of negative outcomes in children and adolescents that can extend into adulthood. This review summarizes information about programs aimed at the prevention of child maltreatment evaluated by controlled trials, with a focus on home visitation programs. It does not include programs aimed at prevention of child sexual abuse, the subject of a separate review in this series. We discuss those programs that include one or more measures of child maltreatment and related outcomes (reports of abuse and neglect, injuries, hospitalizations and emergency room visits). Most programs targeting at-risk families have not shown evidence of effectiveness in preventing abuse or neglect. An important exception is the Nurse Family Partnership (NFP), a program provided by nurses to first-time socially disadvantaged mothers beginning prenatally that has undergone rigorous evaluation in three randomized controlled trials. It has shown consistent effects in reducing reports of maltreatment and associated outcomes as well as additional benefits in maternal and child health in high-risk families. A second exception is the promising Early Start program provided by nurses and social workers to at-risk families beginning postnatally. One randomized controlled trial of the program has shown reduced rates of parental reports of severe abuse and hospital attendance for injuries and poisonings, based on records. The characteristics of the NFP and Early Start programs are discussed with special emphasis on ways in which they differ from other home visitation programs.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».