Identifying children exposed to maltreatment: a systematic review update
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Child maltreatment affects a significant number of children globally. Strategies have been developed to identify children suspected of having been exposed to maltreatment with the aim of reducing further maltreatment and impairment. This systematic review evaluates the accuracy of strategies for identifying children exposed to maltreatment. METHODS: We conducted a systematic search of seven databases: Medline, Embase, PsycINFO, Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature, Cochrane Libraries, Sociological Abstracts and the Education Resources Information Center. We included studies published from 1961 to July 2, 2019 estimating the accuracy of instruments for identifying potential maltreatment of children, including neglect, physical abuse, emotional abuse, and sexual abuse. We extracted data about accuracy and narratively synthesised the evidence. For five studies-where the population and setting matched known prevalence estimates in an emergency department setting-we calculated false positives and negatives. We assessed risk of bias using QUADAS-2. RESULTS: We included 32 articles (representing 31 studies) that evaluated various identification strategies, including three screening tools (SPUTOVAMO checklist, Escape instrument, and a 6-item screening questionnaire for child sex trafficking). No studies evaluated the effects of identification strategies on important outcomes for children. All studies were rated as having serious risk of bias (often because of verification bias). The findings suggest that use of the SPUTOVAMO and Escape screening tools at the population level (per 100,000) would result in hundreds of children being missed and thousands of children being over identified. CONCLUSIONS: There is low to very low certainty evidence that the use of screening tools may result in high numbers of children being falsely suspected or missed. These harms may outweigh the potential benefits of using such tools in practice (PROSPERO 2016:CRD42016039659).
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,029 |
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 découle