13 Child maltreatment in Canada in the time of COVID-19: Experiences of child protection teams
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background At the onset of the COVID-19 pandemic, there were many fears regarding the effect on children’s wellbeing – specifically with regards to increased exposure to violence and potential for abuse and neglect within their homes. Early experiences of child protect teams (CPT) in the literature from one Canadian tertiary care center revealed a number of adaptations in their child abuse programs such as a move toward virtual assessments. Objectives Our descriptive study seeks to understand the perspectives, practices, and experiences of child protection teams in Canada during the COVID-19 pandemic with regards to: clinical practice, interactions with child welfare organizations and the justice system, team modes of operating and medical education. These lessons can be applied to child maltreatment and neglect clinical practice in the event of future pandemics, natural disasters, and to provide care to rural areas of Canada. Design/Methods Using a web-based, bilingual, mixed methods survey, we asked both quantitative and open-ended qualitative questions to members of CPTs across Canada. Thematic analysis was completed on qualitative responses. We received a total of 11 responses. Results Respondents unanimously reported a decrease in referrals during the COVID-19 pandemic. 64% endorsed the use of new virtual tools. Virtual tools were used to collaborate amongst members of the CPT as well as with external partners (such as child welfare and justice system). Interestingly, there was minimal adaptation of these tools in patient-facing contexts. 57% of respondents foresee these tools to continue being used in a post-COVID-19 context, and 71% see relevance of these tools for use in rural contexts. Respondents reported that virtual clinical discussions changed the way medical education and case discussion in child maltreatment was delivered. Conclusion These findings describe not only the adaptation of child protection teams to the pandemic, but also robust changes to clinical practice, interactions with partner organizations and the justice system, team modes of operating and medical education in child maltreatment and neglect in Canada.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,033 | 0,011 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».