Accidental injury, self‐injury, and assault among children of women with schizophrenia: a population‐based cohort study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We aimed to compare the risk for injury overall and by intent (accidental injury, self-injury, and assault) among children born to women with versus without schizophrenia. METHODS: Using health administrative data from Ontario, Canada, children born from 2003 to 2017 to mothers with (n = 3769) and without (n = 1,830,054) schizophrenia diagnosed prior to their birth were compared on their risk for child injury, captured via emergency department, hospitalization, and vital statistics databases up to age 15 years. Cox proportional hazard models generated hazard ratios for time to first injury event (overall and by intent), adjusted for potential confounders (aHR). We stratified by child sex and age at follow-up: 0-1 (infancy), 2-5 (pre-school), 6-9 (primary school), and 10-15 (early adolescence) planning to collapse age categories as needed to obtain stable and reportable estimates. RESULTS: Maternal schizophrenia was associated with elevated risk for child injury overall (105.4 vs. 89.4/1000 person-years (py), aHR 1.08, 95% CI 1.03-1.14), accidental injury (104.7 vs. 88.1/1000py, 1.08, 1.03-1.14), for self-injury (0.4 vs. 0.2/1000py, 2.14 1.18-3.85), and assault (1.0 vs. 0.3/1000py, 2.29, 1.45-3.62). By child sex, point estimates were of similar magnitude and direction, though not all remained statistically significant. For accidental injury and self-injury, the risk associated with maternal schizophrenia was most elevated in 10-15-year-olds. For assault, the risk associated with maternal schizophrenia was most elevated among children in the 0-1 and 2-5-year-old age groups. CONCLUSION: The elevated risk of child injury associated with maternal schizophrenia, especially for self-injury and assault, suggests that targeted monitoring and preventive interventions are warranted.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».