Children’s and caregivers’ perspectives about mandatory reporting of child maltreatment: a meta-synthesis of qualitative studies
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To systematically synthesise qualitative research that explores children's and caregivers' perceptions of mandatory reporting. DESIGN: We conducted a meta-synthesis of qualitative studies. DATA SOURCES: Searches were conducted in Medline, Embase, PsycINFO, Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature, Criminal Justice Abstracts, Education Resources Information Center, Sociological Abstracts and Cochrane Libraries. ELIGIBILITY CRITERIA: English-language, primary, qualitative studies that investigated children's or caregivers' perceptions of reporting child maltreatment were included. All healthcare and social service settings implicated by mandatory reporting laws were included. DATA EXTRACTION AND SYNTHESIS: Critical appraisal of included studies involved a modified checklist from the Critical Appraisal Skills Programme (CASP). Two independent reviewers extracted data, including direct quotations from children and caregivers (first-order constructs) and interpretations by study authors (second-order constructs). Third-order constructs (the findings of this meta-synthesis) involved synthesising second-order constructs that addressed strategies to improve the mandatory reporting processes for children or caregivers-especially when these themes addressed concerns raised by children or caregivers in relation to the reporting process. RESULTS: Over 7935 citations were retrieved and 35 articles were included in this meta-synthesis. The studies represent the views of 821 caregivers, 50 adults with histories of child maltreatment and 28 children. Findings suggest that children and caregivers fear being reported, as well as the responses to reports. Children and caregivers identified a need for improvement in communication from healthcare providers about mandatory reporting, offering preliminary insight into child-driven and caregiver-driven strategies to mitigate potential harms associated with reporting processes. CONCLUSION: Research on strategies to mitigate potential harms linked to mandatory reporting is urgently needed, as is research that explores children's experiences with this process.
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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 | 0,112 | 0,243 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,014 |
| Bibliométrie | 0,027 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».