Childhood Maltreatment and the Risk for Criminal Justice Involvement and Victimization Among Homeless Individuals: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Homeless individuals are at higher risk of criminal justice involvement (CJI) and victimization compared to their housed counterparts. Exposure to childhood maltreatment (CM; e.g., abuse, neglect) is one of the most significant predictors of CJI and victimization among homeless populations. The aim of this systematic review was to synthesize current knowledge regarding the relationship between CM and CJI and victimization among homeless individuals. Guided by the preferred reporting items for systematic reviews and meta-analyses (PRISMA) methods, a systematic search was performed using PsycINFO, MEDLINE, Embase, Web of Science, and the Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature for published studies investigating the relationship between CM and CJI and victimization among homeless samples. We identified 20 studies that met the inclusion criteria. Findings showed that across the majority of studies, CM, and in particular childhood physical (CPA) and sexual (CSA) abuse, is associated with increased risk of both CJI and victimization, regardless of various important factors (e.g., sociodemographic characteristics, psychiatric disorders, substance use). These findings support the need for prevention and treatment for "families at risk" (i.e., for intimate partner violence, child abuse and neglect) and also document the need for trauma-informed approaches within services for homeless individuals. Future research should focus on prospective designs that examine victimization and CJI in the same samples.
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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 | 0,004 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».