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Enregistrement W4379053024 · doi:10.3389/fpsyt.2023.1195440

Understanding the roles of the healthcare and child welfare systems in promoting the safety and well-being of children

2023· article· en· W4379053024 sur OpenAlexafffundabout
Nicolette Joh-Carnella, Eliza Livingston, Miya Kagan-Cassidy, Ashley Vandermorris, Jennifer Smith, Daniel M. Lindberg, Barbara Fallon

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychiatry · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild Abuse and Trauma
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésWelfareHarmHealth careNeglectReferralNursingMedicinePsychologyPolitical scienceSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: The accurate identification and appropriate investigation of child maltreatment is a key priority for promoting the optimal health and development of children. Healthcare providers are often well-positioned professionals to report suspected child abuse and neglect, and, therefore, interact regularly with child welfare workers. Little research has examined the relationship between these two groups of professionals. Methods: We interviewed healthcare providers and child welfare workers in order to examine the referral and child welfare investigation processes to understand strengths and identify areas of improvement for future collaboration. Thirteen child welfare workers from child welfare agencies and eight healthcare providers from a pediatric tertiary care hospital in Ontario, Canada were interviewed to meet the study's objectives. Results: Healthcare providers spoke about positive experiences making reports, factors impacting reporting decisions, areas for improvement (e.g., difficulties communicating, lack of collaboration, and disruption of therapeutic alliance), training, and professional roles. For interviews with child welfare workers, identified themes included healthcare professionals' perceived expertise and understanding the role of child welfare. Both groups brought up the need for increased collaboration as well as systemic barriers and legacies of harm. Discussion: Our core finding was a reported lack of communication between the groups of professionals. Other identified barriers in collaboration included a lack of understanding of each other's roles, hesitation for healthcare providers making reports, as well as legacies of harm and systemic inequities in both institutions. Future research should build on this examination by including the voices of healthcare providers and child welfare workers to identify sustainable solutions for increased collaboration.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,159
Score d'incertitude au seuil0,316

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0080,012
Communication savante0,0100,007
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,237 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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