64 COVID-19 policies and inflicted violence injuries among children and youth in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Background In March 2020, lockdown measures were implemented to curb the spread of COVID-19 infection across Canada. This policy indirectly impacted several health outcomes, including inflicted violence injuries among children and youth. Anecdotally, an increase in cases was hypothesized due to changes in social and family dynamics due to the stay at home policies introduced. Objective The objective of this research was to examine the effect of the initial COVID-19 policy implemented in March 2020 in two provinces in Canada (Ontario, British Columbia). We aimed to describe the change in the number of violence-related hospitalizations among children and youth ages 0 – 19 years. Policy Analysis We used an interrupted time series analysis to examine the change in the number of violence-related hospitalizations before the pandemic (previous to March 2020) with those during the pandemic (after March 2020) in both provinces. Our model examined if implementation of the policy impacted age groups (0–9, 10–19), and sex (male, female), differently. Policy Implications There was a significant, 35% decrease in the rate of hospitalizations (RR: 0.65, 95%CI: 0.52, 0.82) after implementing lockdown policies in the province of Ontario, after controlling for relevant covariates. There was no discernable change in the rate of violence injury hospitalizations in British Columbia. Finally, we report no significant change in hospitalizations by age group or sex when examining interaction effects of the policy. This policy analysis focused on an indirect health impact of lockdown measures on vulnerable populations during the COVID-19 pandemic in Canada. Conclusions There was a significant decrease in the rate of violence-related hospitalizations at implementation of the first COVID-19 policy in Ontario, but this was not observed in British Columbia. We hypothesize that a significant number of injuries did not present to hospital in Ontario during the early days of the COVID-19 pandemic due to the implementation of lockdown measures and fear of COVID-19 infection. Increased surveillance mechanisms to capture and address the number of unreported violence cases in children and youth is required during emergency public health crises.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».