A prevalence-based approach to societal costs occurring in consequence of child abuse and neglect
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Traumatization in childhood can result in lifelong health impairment and may have a negative impact on other areas of life such as education, social contacts and employment as well. Despite the frequent occurrence of traumatization, which is reflected in a 14.5 percent prevalence rate of severe child abuse and neglect, the economic burden of the consequences is hardly known. The objective of this prevalence-based cost-of-illness study is to show how impairment of the individual is reflected in economic trauma follow-up costs borne by society as a whole in Germany and to compare the results with other countries' costs. METHODS: From a societal perspective trauma follow-up costs were estimated using a bottom-up approach. The literature-based prevalence rate includes emotional, physical and sexual abuse as well as physical and emotional neglect in Germany. Costs are derived from individual case scenarios of child endangerment presented in a German cost-benefit-analysis. A comparison with trauma follow-up costs in Australia, Canada and the USA is based on purchasing power parity. RESULTS: The annual trauma follow-up costs total to a margin of EUR 11.1 billion for the lower bound and to EUR 29.8 billion for the upper bound. This equals EUR 134.84 and EUR 363.58, respectively, per capita for the German population. These results conform to the ones obtained from cost studies conducted in Australia (lower bound) and Canada (upper bound), whereas the result for the United States is much lower. CONCLUSION: Child abuse and neglect result in trauma follow-up costs of economically relevant magnitude for the German society. Although the result is well in line with other countries' costs, the general lack of data should be fought in order to enable more detailed future studies. Creating a reliable cost data basis in the first place can pave the way for long-term cost savings.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».