Understanding the Intergenerational Cycle of Child Protective Service Involvement
Notice bibliographique
Résumé
Adolescents in foster care have a higher pregnancy rate than those who are not in foster care. Children of adolescent mothers are also more likely to be maltreated than children of older mothers.1,2 This is perhaps one of the clearest examples of intergenerational maltreatment. The challenge is determining how to change the trajectory of the children of adolescents in foster care to decrease the unfortunate phenomenon of these children “grandchilding” into foster care. In this issue of Pediatrics , Wall-Wieler et al3 investigate the risk of foster care placement before the second birthday for children of adolescents placed in foster care during pregnancy. They do this through a data linkage of the Population Data Research Repository at the Manitoba Centre for Health Policy and physician claims, hospitalization data, and child protection information. Mothers who were ˂18 years of age and gave birth to their first child in Manitoba County over a 15-year period ending in 2013 were included. The data set included a total of 5946 mothers, of which 9.7% ( n = 576) were in foster care at the time of the birth. The investigators are to be commended for opening the door on this complex topic. We note several concerns with the study that should … Address correspondence to Rachel P. Berger, MD, MPH, Department of Pediatrics, Children’s Hospital of Pittsburgh of UPMC, 4117 Penn Ave, Pittsburgh, PA 15224. E-mail: rachel.berger{at}chp.edu
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».