Mothers' Home-Safety Practices for Preventing Six Types of Childhood Injuries: What Do They Do, and Why?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To identify determinants of mothers' home-safety practices for preventing six types of common injuries to children (burns, poisoning, drowning, cuts, strangulation/suffocation/choking, and falls). METHODS: Home interviews were conducted with mothers of children 19-24 and 25-30 months old about home-safety practices. For each of 30 safety precautions to prevent these six types of injuries, mothers indicated whether or not they engaged in the practice, and explained why. RESULTS: Regression analyses revealed both common and unique determinants of mothers' home-safety practices to prevent these six types of home injuries. For burns, cuts, and falls, beliefs that child characteristics and parent characteristics elevated the child's risk of injury were the key determinants of the mother's engaging in precautionary measures. For drowning, poisoning, and suffocation/strangulation/choking, health beliefs also contributed to predict mothers' practices, including beliefs about potential injury severity and extent of effort required to implement precautionary measures. CONCLUSIONS: The factors that motivated mothers to engage in precautionary measures at home varied depending on the type of injury. Intervention programs to enhance maternal home-safety practices will need to target different factors depending on the type of injury to be addressed.
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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 | 0,010 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».