Les stratégies d’intervention offertes aux jeunes mères sont-elles efficaces pour prévenir la maltraitance envers leurs enfants?
Notice bibliographique
Résumé
Les écrits scientifiques documentent largement le fait que les jeunes mères sont à risque d’inadaptation psychosociale. Par ricochet, cette vulnérabilité affecte également leurs enfants, comme l’indique entre autres aspects un taux de maltraitance plus élevé au sein de ces familles comparativement à celui des populations de mères adultes à faible risque. Afin de contrer ce phénomène de maltraitance, diverses interventions ont été développées au cours des cinq dernières décennies, certaines privilégiant le soutien direct apporté aux jeunes mères et d’autres ciblant à la fois le soutien maternel et les interactions entre la mère et son enfant. Les résultats de ces interventions pour prévenir l’apparition de maltraitance sont variables, certaines études rapportant une grande efficacité alors que d’autres concluent à des résultats faibles, voire nuls. Considérant cette variation, le premier objectif de cette méta-analyse est de vérifier l’efficacité générale des interventions offertes aux jeunes mères pour prévenir la maltraitance envers leurs enfants. L’objectif secondaire est de distinguer si une cible d’intervention engendre un meilleur résultat que l’autre. Une recension systématique a permis d’identifier six études évaluant huit programmes distincts. Les calculs méta-analytiques indiquent une taille d’effet globale (d = -0,29, p = 0,01) démontrant l’efficacité générale des interventions préventives. Plus précisément, les interventions qui ciblent à la fois le soutien maternel et les interactions mère-enfant sont efficaces pour diminuer le taux de maltraitance. Les résultats de cette étude permettront d’orienter les services offerts actuellement en matière de prévention de la maltraitance auprès d’une population de jeunes mères.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».