Identification of probable child maltreatment using prospectively recorded information between 5 months and 17 years in a longitudinal cohort of Canadian children
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Both prospective and retrospective measures of child maltreatment predict mental health problems, despite their weak concordance. Research remains largely based on retrospective reports spanning the entire childhood due to a scarcity of prospectively completed questionnaires targeting maltreatment specifically. Objective We developed a prospective index of child maltreatment in the Québec Longitudinal Study of Child Development (QLSCD) using prospective information collected from ages 5 months to 17 years and examined its concordance with retrospective maltreatment. Participants and Setting The QLSCD is an ongoing population-based cohort that includes 2,120 participants born from 1997-1998 in the Canadian Province of Quebec. Methods As the QLSCD did not have maltreatment as a focal variable, we screened 29,600 items completed by multiple informants (mothers, children, teachers, home observations) across 14 measurement points (0-17 years). Items that could reflect maltreatment were first extracted. Two maltreatment experts reviewed these items for inclusion and determined cut-offs for possible child maltreatment. Retrospective maltreatment was self-reported at 23 years. Results Indicators were derived across preschool, school-age and adolescence periods and by the end of childhood and adolescence, including presence (yes/no), chronicity (re-occurrence), extent of exposure and cumulative maltreatment. Across all developmental periods, the presence of maltreatment was as follows: physical abuse (16.3-21.8%), psychological abuse (3.3-21.9%), emotional neglect (20.4-21.6%), physical neglect (15.0-22.3%), supervisory neglect (25.8-44.9%), family violence (4.1-11.2%) and sexual abuse (9.5% in adolescence only). Conclusions In addition to the many future research opportunities offered by these prospective indicators of maltreatment, this study offers a roadmap to researchers wishing to undertake a similar task. Highlights In this longitudinal cohort, maltreatment experts retained 251 of 29,600 items available Probable maltreatment indicators were derived: presence, chronicity, extent of exposure, and cumulative maltreatment Prevalence rates vary from 3.3% and 44.9% across developmental periods, and 16.5-67.3% by the end of adolescence Prospective and retrospective maltreatment identify different groups of individuals As most studies use retrospective data, findings suggest that the representation of child maltreatment is incomplete and retrospective reports should be complimented by prospective data, whenever possible
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».