Childhood Maltreatment and Risk of Harm to Self and Others: The Role of Sex and Polyvictimization
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Research has shown that children who experience abuse and neglect are at much higher risk of experiencing negative outcomes such as physical and mental health problems, social skill deficits, and poor quality of life. The goal of this paper was to examine the relationship between polyvictimization and risk of harm to self and others, taking into account both age and sex differences. Methods: A total of 8980 participants (4156 with maltreatment history) were recruited from over 50 mental health facilities in Ontario, Canada. Group comparisons were completed to examine types of trauma experienced, and risk of harm to self and others. Results: Among our sample, we found that 29% of children and youth had experienced multiple types of interpersonal trauma. We also found that while female children and youth who had experienced trauma were at greater risk of harm to themselves, males were at greater risk of harming others. Further, our results highlight that children and youth who had experienced multiple types of maltreatment, regardless of age or sex, were at the greatest risk of harm to self and others. Implications: Findings from this research highlight that interpersonal trauma is multifaceted and add to existing evidence that there is a cumulative relationship between experiencing multiple types of maltreatment and risk in relation to harming oneself or others. Our findings underscore the importance of a background assessment that takes into account all forms of maltreatment in order to properly understand risk of harm and inform intervention.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».