Do socioeconomic and birth order gradients in child maltreatment differ by immigrant status?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: While literature has documented strong gradients in child maltreatment (CM) by socioeconomic status and family composition in the general population, how these patterns extend to immigrants remain inconclusive. Using population-based administrative data, we examined, for the first time, whether gradients in CM by neighbourhood income and childbirth order vary by immigrant status. METHODS: We used linked hospitalisation, emergency department visits, small-area income, birth and death records with an official Canadian immigration database to create a retrospective cohort of all 1 240 874 children born from 2002 to 2012 in Ontario, Canada, followed from 0 to 5 years. We estimated rate ratios of CM among immigrants and non-immigrants using modified Poisson regression. RESULTS: CM rates were 1.6 per 100 children among non-immigrants and 1.0 among immigrants. CM was positively associated with neighbourhood deprivation. The adjusted rate ratio (ARR) of CM in the lowest neighbourhood income quintile versus the highest quintile was 1.57 (95% CI 1.49 to 1.66) for non-immigrants and 1.33 (95% CI 1.15 to 1.54) for immigrants. The socioeconomic gradient disappeared when restricted to children of immigrant mothers arrived at 25+ years and in analyses excluding emergency department visits. Compared to a first child, the ARR of CM for a fourth or higher-order child was 1.75 (95% CI 1.63 to 1.89) among non-immigrants and 0.57 (95% CI 0.44 to 0.74) among immigrants. CONCLUSIONS: Immigrants exhibited lower CM rates than non-immigrants across neighbourhood income quintiles and differences were greatest in more deprived neighbourhoods. The contrasting birth order gradients between immigrants and non-immigrants require further investigation.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».