Association of maternal risk factors with infant maltreatment: an administrative data cohort study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We aimed to evaluate the risk of infant maltreatment associated with commonly used criteria for home visiting programmes: young maternal age, maternal adversity (homelessness, substance abuse, intimate partner violence), newcomer status and mental health concerns in Ontario, Canada. DESIGN: This retrospective cohort study included infants born in hospital in Ontario from 1 April 2005 to 31 March 2017 captured in linked health administrative and demographic databases. Infants were followed from newborn hospitalisation until 1 year of age for child maltreatment captured in healthcare or death records. The association between type and number of maternal risk factors, and maltreatment, was analysed using multivariable logistic regression modelling, controlling for infant characteristics and material deprivation. Further modelling explored the association of each year of maternal age with maltreatment. RESULTS: Of 989 586 infants, 434 (0.04%) had recorded maltreatment. Maternal age <22 years conferred higher risk of infant maltreatment (adjusted OR (aOR) 5.5, 95% CI 4.5 to 6.8) compared with age ≥22 years. Maternal mental health diagnoses (aOR 2.0, 95% CI 1.6 to 2.5) were also associated with maltreatment, while refugee status appeared protective (aOR 0.6, 95% CI 0.4 to 1.0). The odds of maltreatment increased with higher numbers of maternal risk factors. Maternal age was associated with maltreatment until age 28 years. CONCLUSION: Infants born to young mothers are at greater risk of infant maltreatment, and this association remained until age 28 years. These findings are important for ensuring public health interventions are supporting populations experiencing structural vulnerabilities with the aim of preventing maltreatment.
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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) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».