Notice bibliographique
Résumé
Child abuse is the third leading cause of death in children between one and four years of age, and almost 20% of child homicide victims have contact with a health care professional within a month of their death. Therefore, family physicians are in an ideal position to detect and intervene in cases of suspected child maltreatment. There is currently insufficient evidence that screening parents or guardians for child abuse reduces disability or premature death. Assessment for physical abuse involves evaluation of historical information and physical examination findings, as well as radiographic and laboratory studies, if indicated. The history should be obtained in a nonaccusatory manner and should include details of any injuries or incidents, the patient's medical and social history, and information from witnesses. The physical examination should focus on bruising patterns, injuries or findings concerning for abuse, and palpation for tenderness or other evidence of occult injury. Skeletal survey imaging is indicated for suspected abuse in children younger than two years. Imaging may be indicated for children two to five years of age if abuse is strongly suspected. Detailed documentation is crucial, and includes photographing physical examination findings. Physicians are mandated by law to report child abuse to the local child protective services or law enforcement agency. After a report is made, the child protection process is initiated, which involves a multidisciplinary team approach.
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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) | 1,000 | 0,997 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».