Early life child protection contacts and developmental risk at age five: a whole-of-population cohort study of 479,413 children in two Australian states.
Notice bibliographique
Résumé
IntroductionChildren who experience maltreatment have worse health and development outcomes than other children. Early prevention relies on opportunities to respond to system contacts that reliably indicate the population burden of children’s future developmental risk. Objectives and ApproachWe quantified the population burden of developmental vulnerability at age five by the type, timing, and frequency of child protection contacts before school, among children in two Australian states. We used linked whole-population births, child protection and Australian Early Development Census (AEDC) data (2009-2018 cycles) in New South Wales (NSW) and South Australia (SA). Results56,650/398,702 (14%) NSW and 12,617/80,731 (16%) SA children had ≥1 child protection contacts before school. The risk of developmental vulnerability on ≥1 domains was lowest in the no child protection group (NSW, 17-18%; SA, 19%), with higher risks in the child protection report (NSW, 28-29%; SA, 32-35%) through to the OOHC (NSW, 35-38%; SA, 39-50%) groups, with a similar pattern for the risk of medically diagnosed conditions. Children with only one child protection report before school had a higher developmental risk than the no child protection group (NSW, 34% versus 21%; SA, 42% versus 24%). Conclusions/ImplicationsEven a single child protection report in the first 2000 days of children’s lives was a robust indicator of developmental risk at age five, with higher developmental risks among children with more serious child protection contacts before school. Child protection reports represent an under-utilised asset to inform early universal and targeted support from health, human and early education services.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».