Maternal, prenatal and postnatal risk factors for early child physical abuse: a French nationwide cohort study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background: Identifying risk factors for early child physical abuse (CPA) is crucial for understanding its mechanisms and defining effective preventive interventions. We aimed to identify maternal, prenatal and postnatal factors associated with early CPA. Methods: This cohort study was based on comprehensive data from the Mother-Child EPI-MERES nationwide register and included all infants born alive in France between 2010 and 2019. Factors associated with early CPA (before age 1) were identified with a multilevel Cox regression model with random intercepts at the regional level. Findings: Among the 6,897,384 included infants, 2994 (40/100,000) had a diagnosis of early CPA, at a median age of 4 months. Independent factors most strongly associated with early CPA were maternal low financial resources (adjusted hazard ratio [aHR] 1.91; 95% confidence interval [95% CI] 1.67-2.18), maternal age <20 years versus 35-40 years (aHR 7.06; 95% CI 6.00-8.31), maternal alcohol use disorder (aHR 1.85; 95% CI 1.48-2.31), opioid use disorder (aHR 1.90; 95% CI 1.41-2.56), intimate partner violence (aHR 3.33; 95% CI 2.76-4.01), diagnosis of a chronic mental disorder (aHR 1.50; 95% CI 1.14-1.97) or somatic disorder (aHR 1.55; 95% CI 1.32-1.83), hospitalisation for a mental disorder (aHR 1.88; 95% CI 1.49-2.36), very preterm birth (aHR 2.15; 95% CI 1.68-2.75), and diagnosis of a chronic severe neurocognitive disorder in the infant (aHR 14.37; 95% CI 11.85-17.44). Interpretation: Independent risk factors of early CPA identified at the national level in France may help in understanding CPA mechanisms and developing effective prevention programs including risk-stratification tools to optimise the allocation of parenting interventions to parents who could most benefit from them. Funding: Ile-de-France regional council, L'Oréal-UNESCO For Women In Science France Young Talent Award, French National Observatory for Child Protection [ONPE], French Association of Ambulatory Paediatrics [AFPA], HUGO university hospitals network, Mustela Foundation and Sauver la Vie prizes.
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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 | 0,000 |
| 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.
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