Child Welfare System Involvement Among Children With Medical Complexity
Notice bibliographique
Résumé
Children with medical complexity may be at elevated risk of experiencing child maltreatment and child welfare system involvement, though empirical data are limited. This study examined the extent of child welfare system involvement among children with medical complexity and investigated associated health and social factors. A retrospective chart review of children with medical complexity (N = 208) followed at a pediatric hospital-based complex care program in Canada was conducted. Descriptive statistics and odds ratios using logistic regression were computed. Results showed that nearly one-quarter (23.6%) had documented contact with the child welfare system, most commonly for neglect; of those, more than one-third (38.8%) were placed in care. Caregiver reported history of mental health problems (aOR = 3.19, 95%CI = 1.55-6.56), chronic medical conditions (aOR = 2.86, 95%CI = 1.09-7.47), and interpersonal violence or trauma (aOR = 17.58, 95%CI = 5.43-56.98) were associated with increased likelihood of child welfare system involvement, while caregiver married/common-law relationship status (aOR = 0.35, 95%CI = 0.16-0.74) and higher number of medical technology supports (aOR = 0.75, 95%CI = 0.57-0.99) were associated with decreased likelihood. Implications for intervention and prevention of maltreatment in children with high healthcare needs are discussed.
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 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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».