Risk Factors for Maltreatment in Siblings of Abused Children
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To examine the association between child maltreatment (abuse and neglect) in one sibling and that in another as well as associated risk factors. METHODS: = 1040). Exposure to suspected child maltreatment was measured by linkage with state child protection agency data. Self-reports of childhood sexual abuse were also collected at the 21-year follow-up. RESULTS: = 44). A notification in the first sibling was associated with a 60-fold increase in the likelihood of a notification in the second sibling (95% confidence interval: 29.3-125.1), resulting in nearly three-quarters being the subject of a report. In terms of the subtypes, neglect revealed the strongest association, followed by sexual abuse. At the 21-year follow-up, 58% of second siblings reported sexual abuse when the first sibling disclosed similar experiences. On adjusted analyses, maternal age of <20 years was the strongest and most consistent predictor of abuse, with indigenous status, maternal depression, parental relationship, and familial poverty playing a lesser role. CONCLUSIONS: Our results highlight the close association between child abuse in one sibling and maltreatment in a second sibling as well as possible risk factors. Greater awareness of these factors may inform interventions, particularly primary and secondary prevention.
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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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».