Health, Social, Education, and Justice Outcomes of Manitoba First Nations Children Diagnosed with Fetal Alcohol Spectrum Disorder: A Population-Based Cohort Study of Linked Administrative Data
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To examine health services, social services, education, and justice system outcomes among First Nations children and youth with fetal alcohol spectrum disorder (FASD). Methods: In this retrospective cohort study, health and social services, education, and justice data were linked with clinical records on First Nations (FN) individuals aged 1 to 25 and diagnosed with FASD between 1999 and 2010 ( n = 743). We compared the FN FASD group to non-FN individuals with FASD (non-FN FASD; n = 315) and to First Nations individuals (matched on age, sex, and income) not diagnosed with FASD (FN non-FASD; n = 2229). Rates and relative risks (RRs) were calculated using generalized linear models. Results: FN FASD individuals had similar health services use to non-FN FASD individuals but had greater involvement with child welfare (RR, 1.20; 95% confidence interval [CI], 1.02 to 1.41) and the justice system (RR, 1.37; 95% CI, 1.07 to 1.74) and were more likely to be charged with a crime (RR, 1.40; 95% CI, 1.05 to 1.86). There were no suicides/suicide attempts among the non-FN FASD individuals during the study, but the crude rate/100 person-years of suicides among FN FASD individuals (0.22 for females; 1.06 for males) was substantially higher than for FN non-FASD individuals (0.08 for females; 0.32 for males). There were no significant differences between groups in the education outcomes we measured. Conclusions: Young people with FASD are at risk for poor health, education, and social outcomes, but First Nations young people with FASD face comparably higher risks, particularly with child welfare and justice system involvement. The study emphasizes a critical need for appropriate resources for First Nations children with FASD.
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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 | 0,000 |
| 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 ».