Characteristics of child welfare investigations reported by healthcare professionals in Ontario: secondary analysis of a regional database
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Objectives This study examines the characteristics and outcomes of child welfare investigations reported by hospital-based and community-based healthcare professionals. Methods A sample of 7590 child maltreatment-related investigations from the Ontario Incidence Study of Reported Child Abuse and Neglect-2018, a cross-sectional study, was analysed. Bivariate analyses compared characteristics of hospital and community healthcare-reported investigations. Chi-square automatic interaction detector analyses were used to predict the most influential factors in the decision to provide a family with services following a child welfare investigation from each referral source. Results Community healthcare-reported investigations were more likely to have a primary concern of physical abuse while hospital-reported investigations were more likely to be focused on assessing risk of future maltreatment. Hospital-reported investigations were more likely to involve noted primary caregiver (eg, mental health issues, alcohol/drug abuse, victim of intimate partner violence (IPV)) and household risk factors. The most significant predictor of service provision following an investigation was having a caregiver who was identified as a victim of IPV in hospital-reported investigations (χ 2 =30.237, df=1, adj. p<0.001) and having a caregiver for whom few social supports was noted in community healthcare-reported investigations (χ 2 =18.892, df=1, adj. p<0.001). Conclusion Healthcare professionals likely interact with children who are at high risk for maltreatment. This study’s findings highlight the important role that healthcare professionals play in child maltreatment identification, which may differ across hospital-based and community-based settings and has implications for future collaborations between the healthcare and child welfare systems.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle