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Enregistrement W3154307257 · doi:10.2105/ajph.2021.306214

Cumulative Rates of Child Protection Involvement and Terminations of Parental Rights in a California Birth Cohort, 1999–2017

2021· article· en· W3154307257 sur OpenAlexaboutno aff
Emily Putnam‐Hornstein, Eunhye Ahn, John Prindle, Joseph Magruder, Daniel Webster, Christopher Wildeman

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Public Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild Abuse and Trauma
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human Development
Mots-clésNeglectFoster careDemographyMedicineCohortChild abuseQuarter (Canadian coin)Injury preventionPoison controlEnvironmental healthPsychiatryGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives. To document the cumulative childhood risk of different levels of involvement with the child protection system (CPS), including terminations of parental rights (TPRs). Methods. We linked vital records for California’s 1999 birth cohort (n = 519 248) to CPS records from 1999 to 2017. We used sociodemographic information captured at birth to estimate differences in the cumulative percentage of children investigated, substantiated, placed in foster care, and with a TPR. Results. Overall, 26.3% of children were investigated for maltreatment, 10.5% were substantiated, 4.3% were placed in foster care, and 1.1% experienced a TPR. Roughly 1 in 2 Black and Native American children were investigated during childhood. Children receiving public insurance experienced CPS involvement at more than twice the rate of children with private insurance. Conclusions. Findings provide a lower-bound estimate of CPS involvement and extend previous research by documenting demographic differences, including in TPRs. Public Health Implications. Conservatively, CPS investigates more than a quarter of children born in California for abuse or neglect. These data reinforce policy questions about the current scope and reach of our modern CPS.

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 enseignants0,146
Score d'incertitude au seuil0,516

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,304 · 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

Citations128
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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