Impact of out-of-home care on children’s outcomes: A longitudinal cohort study using linked administrative data from Manitoba, Canada
Notice bibliographique
Résumé
ObjectiveTo provide rigorous quantitative evidence about the impact of out-of-home care on children’s outcomes. ApproachGuided by an Advisory Circle of First Nations (FN) Knowledge Keepers and conducted in partnership with FN researchers, we used linked administrative data to identify all Manitoba children served by Child Protection Services (CPS) at FN agencies (FNA) and other agencies (OA) (2007-2018). We compared health, education, and legal system outcomes of those in care (FNA n=10,856; OA n=8,468) to those with protection concerns but not in care (FNA n=12,896; OA n=14,394). Using instrumental variable analysis with CPS agency rate of out-of-home care as the instrument, outcomes between groups were compared using 2-stage multivariate probit regressions adjusted for child and family factors. ResultsOdds of teen pregnancy (FNA OR 3.69, 95% CI 1.40-9.77; OA 5.10 (1.83-14.25)), teen birth (FNA 3.23 (1.10-9.49); OA 5.06 (1.70-15.03)), and positive STI tests (FNA ns; OA 7.21 (3.63-14.32)) were higher and odds of vaccination at age 2 (FNA ns; OA 0.49 (0.29-0.80)) were lower for children in care than children not in care. Odds of being accused (FNA ns; OA 2.71 (1.27-5.75)), victim (FNA ns; OA 1.68 (1.10-2.56)), or charged with a crime (FNA ns; OA 2.68 (1.21-5.96)), and odds of being incarcerated (FNA 3.64 (1.95-6.80); OA 1.19 (1.19-8.04)) were higher for children in care. ConclusionsOut-of-home care negatively affects children’s health, social and legal system outcomes. ImplicationsCPS agencies should work with FN leaders to develop and implement strategies to reduce the number of children taken into care.
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 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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 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.
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 ».