The epidemiological patterns of childhood sexual abuse and bullying in 204 countries and territories during past decades
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background This study presents an image of childhood sexual abuse and bullying (CSAB) longitudinal trends in summary exposure rates from 1990 to 2019 in 204 countries and territories. Methods The CSAB summary exposure rates in 1000000 people were extracted from the Institute for Health Metrics and Evaluation and analyzed using latent growth approaches. Results Our results showed, globally, at the beginning of the study, the summary exposure rate was higher in boys and was increased in both genders over time (increasing rate of 16.6 in boys and 17.8 in girls, P < .001). Also, during past decades, the CSAB summary exposure rate for boys and girls had a significant increasing trend in both developed and low developed countries (p < 0.001). The increasing rate in low developed countries was more than in developed ones, in boys and girls. The CSAB rates among boys in Chile, Spain, and Sweden, and girls in Chile, Lithuania, Netherlands had the sharpest decreasing rate among world countries (decreasing rate of 19.5 and 13.9 per 1000000 persons, respectively, p < .001). The longitudinal trend of CSAB rates in other countries has been mostly increasing in boys and girls. Conclusion This study showcases the trend of CSAB rates were heterogeneous among countries and have not decreased during past decades and in most countries. In both developing and developed countries, special attention from relevant policymakers is required, and implementation of national survey, facilitating reporting, and knowledge of the CSAB at a population level are recommended.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».