Childhood Maltreatment and Perinatal Complications: A Scoping Review of Official Health Data
Notice bibliographique
Résumé
Child maltreatment (CM) poses significant risks to victims, resulting in enduring physical, psychological, and developmental consequences. Adult survivors of CM seem especially vulnerable to perinatal complications. However, existing research on perinatal outcomes presents mixed results and relies heavily on self-reported data, which may not align with official medical data. Hence, a systematic review using official health data may provide clarity on this association; it may orient future research and the provision of perinatal services. This scoping review aimed to synthesize and evaluate the quality of the literature that utilizes official health data to explore associations between CM and perinatal complications. Following Arksey and O'Malley's model, searches across four databases (PsycINFO, MEDLINE, Scopus, and ProQuest Dissertations/Thesis) produced 8,870 articles. After screening, 23 articles met the inclusion criteria (e.g., recorded perinatal complications using official health data, and peer-reviewed studies or dissertation). Evidence indicates CM survivors have less prenatal care visits, more fetal loss and preterm births, lower gestational age, and increases in emergency cesarean sections. Adults had more cervical insufficiency, lower episiotomies and sphincter ruptures, and overall pregnancy and postpartum complications while adolescents had lower Apgar scores. No associations were observed on other outcomes (e.g., vaginal bleeding, group B streptococcus, and fetal distress). Mixed findings emerged for other perinatal and maternal health concerns such as birth weight and blood pressure. CM survivors may face an increased risk of experiencing perinatal complications. Findings point to the relevance of leveraging health data for CM research and adopting trauma-informed practices in perinatal services.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 ».