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Enregistrement W3023339060 · doi:10.1177/0886260520916272

A Demographic Profile of Mothers and Their Children Who Are Victims of Family and Domestic Violence: Using Linked Police and Hospital Admissions Data

2020· article· en· W3023339060 sur OpenAlexaff
Carol Orr, Colleen Fisher, Rebecca Glauert, David B. Preen, Melissa O’Donnell, Dip Ed

Notice bibliographique

RevueJournal of Interpersonal Violence · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntimate Partner and Family Violence
Établissements canadiensCentre for Global Health Research
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilGovernment of Western AustraliaAustralian Research CouncilDepartment of Health, Government of Western AustraliaUniversity of Western Australia
Mots-clésDomestic violencePopulationMedicineOccupational safety and healthInjury preventionSuicide preventionPoison controlCohortDemographyEnvironmental healthSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this study was to examine the key sociodemographic characteristics of Australian mothers and their children who were victims of family and domestic violence (FDV) that resulted in the male perpetrator being criminally charged for the offense or the mother being hospitalized. A population-based retrospective cohort study using de-identified linked health and police data of mothers with children born 1987–2010 who were victims of FDV 2004–2008 was utilized. Results indicate that mothers who were identified in police data are different demographically from those identified in health data and differed again from mothers identified in both health and police data. Within Western Australia, 3% of the population identify as Aboriginal; however, 44% of mothers identified as victims in police data and 73% within the health data were Aboriginal. Of the mothers identified in police data, 30% were under 25 years of age at their first assault recorded in police data compared with 21% in those identified in both police and hospital data. Most mothers identified as victims of FDV in police data had children present at their assault (60.6%). Prevalence of FDV exposure, identified in police data, was significantly different in Aboriginal children compared with non-Aboriginal children. Aboriginal children had a 19-fold ( p < .0001) increased difference in prevalence of exposure compared with their non-Aboriginal counterparts. The study reveals the challenges in identifying victims of FDV when relying on a single data source for research and highlights the need for multiple datasets when investigating FDV. The overrepresentation of Aboriginal mothers and children should be taken in the context of the long-lasting impact of colonization. As such, prevention and early intervention strategies need to be underpinned by Aboriginal communities’ cultural authority.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,574

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,288 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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