Using Administrative Data to Evaluate the Effectiveness of Home Visiting Programs for Improving the Well-Being of First Nations Children and Parents
Notice bibliographique
Résumé
IntroductionThe province-wide Families First Home Visiting Program (FFHV) provides home visiting to families with children living in conditions of risk. It remains unknown if First Nations families are benefiting from the program. Using existing administrative and population-wide data is an innovative practice to evaluate programs that have been scaled up. Objectives and ApproachThe objective is to determine FFHV’s effectiveness at improving outcomes for First Nations children and parents. The partnership with First Nations Health and Social Secretariat of Manitoba facilitated access to First Nations identifiers and provided guidance in conducting the study. Program data from 4,010 First Nations children and parents were linked at an individual-level to administrative data housed at the Manitoba Centre for Health Policy. We compared the predictive probability of outcomes of program and non-program families. Inverse probability of treatment weights were used to adjust for confounders related to both entry into FFHV and the outcomes under study. ResultsThe cohort of First Nations children and parents was successfully linked through an individual scrambled health identifier. FFHV was associated with higher rates of child immunization at age one (71% versus 66%) and age two (47% versus 41%) and parental involvement in community support groups (21% versus 17%). It was also associated with lower rates of being in care of child welfare at age one (10% versus 14%) and age two (15% versus 19%); maltreatment-related hospitalizations at age three (0.4% versus 1.0%); and child victimization as measured by justice system records (1.7% versus 3.0%). However, there were no differences in being “not ready for school” between the two groups of children, nor between the groups of mothers in physician visits for mental health reasons. Conclusion/ImplicationsHome visiting services can play a role in supporting healthy development of First Nations children by providing support to parents and connecting children to health and social services, however, there also remains an urgent need for long term strategies to address structural inequality and the ongoing effects of colonization.
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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 | 0,021 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».