Socioeconomic risk and the longitudinal child lifetime prevalence of child protection involvement
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: North American studies find that geographic indicators of disadvantage, such as concentrated poverty, significantly increase the risk of child protection involvement. Despite having one of the most extensive family support systems and progressive income redistribution policies in North America, the Canadian province of Québec still faces geographic variations in socioeconomic conditions that remain a major risk factor for child protection involvement. OBJECTIVE: This study asks how child protection involvement is distributed across socioeconomically distinct geographic areas of the province. Drawing from prior literature, we hypothesize that the highest level of child protection involvement across childhood (age 0-17) is found in the lowest socioeconomic areas. PARTICIPANTS & SETTING: This is a population-based prevalence study using administrative child protection data spanning the years 2000 to 2017 across Québec. METHODS: We constructed cumulative risk life tables of first instances of child protection events (report confirmation, compromised security or development, and out-of-home placement). Prevalence rates were mapped onto 10,650 Census dissemination areas divided into three tiers according to a validated socioeconomic status (SES) index. RESULTS: The highest childhood prevalence of confirmed child protection reports, finding of compromised security or development, and out-of-home placement was found in the lowest SES areas. Rates in low SES areas can be over twice the rates in high SES areas. CONCLUSIONS: Area-level socioeconomic vulnerability remains a robust predictor of child protection involvement even in a socially progressive context. Our findings underscore that without targeted pediatric and family services, as well as poverty-alleviation programs for high-need families in high-need areas, even well-intentioned systems may fall short of reaching the families most in need.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».