Medical neglect in Ontario: Implications for health care provision
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This study explores child welfare investigations for medical neglect in Ontario, Canada, focusing on household, family and child characteristics of such investigations and factors associated with substantiated victimization. METHODS: This analysis used data from the Ontario Incidence Study of Reported Child Abuse and Neglect 2018. Bivariate analyses compared medical neglect with other neglect investigations to create a profile of medical neglect investigations in Ontario, and a binary logistic regression determined which case characteristics were associated with substantiation of medical neglect. RESULTS: Compared with other neglect investigations, medical neglect investigations were more likely to involve children less than 1 year old and caregivers under 21 years old, households that had run out of money in the past 6 months for basic necessities, primary caregivers with few social supports, mental health issues or drug/solvent abuse concerns, and children with at least one functioning concern. Medical neglect investigations in which the primary caregiver had few social supports were almost four times more likely to be substantiated (OR=3.698, P<0.05). CONCLUSIONS: While the public's perception of medical neglect tends to focus on parental refusal of treatment due to philosophical/religious beliefs, this Ontario sample indicates that medical neglect is often driven by financial constraints and a lack of social support. Implications for health care providers within a universal health care system are discussed.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».