Rates of out-of-home care among children in Canada: an analysis of national administrative child welfare data
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: As a part of the public health approach to child welfare, data about children placed in out-of-home care are needed to assess population trends, understand drivers of social and health inequities, and examine outcomes for children and families. We analyzed administrative data from Canada to describe the population of children in out-of-home care, and estimate and compare rates of out-of-home care by province/territory, year, sex/gender, age group and placement type. METHODS: We conducted a cross-sectional analysis of point-in-time data from all provinces and territories for the period 2013/2014 to 2021/2022. We used frequencies and percentages to describe the population of children (and youth up to age 21 years) in out-of-home care and estimated overall and stratified rates and rate ratios. RESULTS: An estimated 61 104 children in Canada were in out-of-home care on 31 March 2022. The national rate of out-of-home care was 8.24 children per 1000 population. Rate variations by province/territory were substantial and changed over time. Rates were highest among males and children aged 1 to 3 and 16 to 17 years. Foster homes were the most common type of placement, although kinship homes accounted for an increasing share. CONCLUSION: This analysis demonstrated that administrative data can be used to generate national indicators about children involved in the child welfare system. These data can be used for tracking progress towards health and social equity for children and youth in Canada.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».