Increasing Prevalence of Neonatal Withdrawal Syndrome: Population Study of Maternal Factors and Child Protection Involvement
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Illicit drug use during pregnancy is an important public health issue, with adverse effects on the newborn and implications for subsequent parenting. The aim of this study was to measure the birth prevalence of neonatal withdrawal syndrome over time, associated maternal characteristics and child protection involvement. METHODS: This is a retrospective cohort study that used linked health and child protection databases for all live births in Western Australia from 1980 to 2005. Maternal characteristics and mental health-and assault-related medical history were assessed by using logistic regression models. RESULTS: The birth prevalence of neonatal withdrawal syndrome increased from 0.97 to a high of 42.2 per 10 000 live births, plateauing after 2002. Mothers with a previous mental health admission, low skill level, Aboriginal status or who smoked during pregnancy were significantly more likely to have an infant with neonatal withdrawal syndrome. These infants were at greater risk for having a substantiated child maltreatment allegation and entering foster care. Increased risk for maltreatment was associated with mothers who were aged <30 years, were from socially disadvantaged backgrounds, Aboriginal status, and had a mental health-or assault-related admission. CONCLUSIONS: There has been a marked increase in neonatal withdrawal syndrome in the past 25 years. Specific maternal characteristics identified should facilitate planning for early identification and intervention for these women. Findings demonstrate an important pathway into child maltreatment and highlight the need for well-supported programs for women who use illicit drugs during pregnancy as well as the need for sustained long-term support after birth.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».