85 Patterns of Child Maltreatment Referrals in Immigrant Populations
Notice bibliographique
Résumé
Children from immigrant families are at risk for decreased visibility, social isolation, language barriers, cultural differences, and financial hardship, which are risk factors associated with child maltreatment. To date, these are the first published Canadian data on this subject. To identify incidence patterns of child maltreatment in immigrant populations in comparison with non-immigrant populations. This study is a 3-year (2014 – 2016) retrospective chart review of child maltreatment referrals at our tertiary institution. Immigrant families were identified with the “English as a Second Language” field on the intake questionnaire, as a proxy for semi-acculturation. Chi-squared or ANOVA tests were used for categorical statistical analysis. Of a total 764 new referrals, 139 (18%) were from immigrant families and 625 (82%) were from non-immigrant families. Physical abuse referrals occurred at higher frequency than sexual abuse referrals in the immigrant group (63% and 24%, respectively) compared to the non-immigrant group (44% and 32%, respectively) (p < 0.01). Referrals for children 10 years of age or older occurred at higher frequency in the immigrant group (21%) compared to the non-immigrant group (12%) (p < 0.01), for which subgroup analysis showed a similar pattern in physical abuse referrals but not sexual abuse referrals (p < 0.01). Only 7 of 67 (10%) physical abuse referrals had claims of discipline based on different cultural values. A majority (54%) of immigrant referrals were assessed by a physician prior to referral, most commonly an emergency physician (74%), which was higher than disclosures to teachers (5%). Major risk factors affecting immigrant families include needing an interpreter (37%), the child being invisible in the community (34%), previous child protection agency involvement (21%), domestic violence (17%), financial stress (17%), and the family being socially isolated (16%). Ninety-six of 129 (74%) immigrant referrals were from postal codes with child poverty rates higher than the metropolitan average. Immigrant populations in this study have a different pattern of child maltreatment referrals, which may be attributable to a higher proportion of physical abuse referrals in older school-aged children. Physicians are an important gateway for detection of possible child maltreatment. Addressing common risk factors, such as language and visibility, may be useful in future screening and prevention efforts.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».