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Enregistrement W2571291993

Causes of Child and Youth Homelessness in Developed and Developing Countries: A Systematic Review and Meta-analysis

2016· review· en· W2571291993 sur OpenAlexafffund
Lonnie Embleton, Hana Lee, Jayleen K. L. Gunn, David Ayuku, Paula Braitstein

Notice bibliographique

RevueIUScholarWorks (Indiana University) · 2016
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHomelessness and Social Issues
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute of Child Health and Human DevelopmentCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of Health
Mots-clésChild healthPolitical scienceHuman development (humanity)Public healthPsychologyMedicineNursingFamily medicineLaw
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

IMPORTANCE: A systematic compilation of children and youth's reported reasons for street involvement is lacking. Without empirical data on these reasons, the policies developed or implemented to mitigate street involvement are not responsive to the needs of these children and youth. \nOBJECTIVE: To systematically analyze the self-reported reasons why children and youth around the world become street-involved and to analyze the available data by level of human development, geographic region, and sex. \nDATA SOURCES: Electronic searches of Scopus, PsychINFO, EMBASE, POPLINE, PubMed, ERIC, and the Social Sciences Citation Index were conducted from January 1, 1990, to the third week of July 2013. We searched the peer-reviewed literature for studies that reported quantitative reasons for street involvement. The following broad search strategy was used to search the databases: "street children" OR "street youth" OR "homeless youth" OR "homeless children" OR "runaway children" OR "runaway youth" or "homeless persons." \nSTUDY SELECTION: Studies were included if they met the following inclusion criteria: (1) participants were 24 years of age or younger, (2) participants met our definition of street-connected children and youth, and (3) the quantitative reasons for street involvement were reported. We reviewed 318 full texts and identified 49 eligible studies. \nDATA EXTRACTION AND SYNTHESIS: Data were extracted by 2 independent reviewers. We fit logistic mixed-effects models to estimate the pooled prevalence of each reason and to estimate subgroup pooled prevalence by development level or geographic region. The meta-analysis was conducted from February to August 2015. \nMAIN OUTCOMES AND MEASURES: We created the following categories based on the reported reasons in the literature: poverty, abuse, family conflict, delinquency, psychosocial health, and other. \nRESULTS: In total, there were 13 559 participants from 24 countries, of which 21 represented developing countries. The most commonly reported reason for street involvement was poverty, with a pooled-prevalence estimate of 39% (95% CI, 29%-51%). Forty-seven studies included in this review reported family conflict as the reason for street involvement, with a pooled prevalence of 32% (95% CI, 26%-39%). Abuse was equally reported in developing and developed countries as the reason for street involvement, with a pooled prevalence of 26% (95% CI, 18%-35%). Delinquency was the least frequently cited reason overall, with a pooled prevalence of 10% (95% CI, 5%-20%). \nCONCLUSIONS AND RELEVANCE: The street-connected children and youth who provided reasons for their street involvement infrequently identified delinquent behaviors for their circumstances and highlighted the role of poverty as a driving factor. They require support and protection, and governments globally are called on to reduce the socioeconomic inequities that cause children and youth to turn to the streets in the first place, in all regions of the world.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,029
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,070
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,152

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0290,070
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0170,026
Bibliométrie0,0120,014
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,104
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,275 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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