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Enregistrement W4403823729 · doi:10.1093/eurpub/ckae144.174

What does international evidence tell us about the health of people with childhood social care (CSC) experiences?

2024· article· en· W4403823729 sur OpenAlexaboutno aff
Mirjam Allik, David Bradford

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Public Health · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueChild and Adolescent Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocial careHealth carePsychologyMedicineNursingPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract International research into the health of people with childhood social care (CSC) experiences has found evidence of worse mental health and emotional-behavioural wellbeing, higher rates of substance use, neurodevelopmental conditions, and avoidable mortality. Lower vaccination rates and worse dental health among those in care has also been reported in few countries. However, research results have been more mixed with regard to some physical health conditions, with higher prevalence of asthma and respiratory ill health among foster children reported in the US but no obvious differences found in the UK. Are there countries where these inequalities are less pronounced, and can we draw such conclusions based on available evidence? When making international comparisons or aiming to give policy advice, we also need to consider the quality of our evidence. Has this been based on small sample sizes or without comparison to other children and adjusting for relevant (socioeconomic) confounders? Most of our current knowledge is also cross-sectional and we do not know if some health conditions precede entry to care and may even be risk-factors for entering social care. Recent longitudinal and cross-sectoral data linkage programmes in many nations (Australia, UK, Canada) have a potential to change this and provide a foundation for evidence-based recommendations for policy and practice.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,040
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,153
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,209

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0400,153
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,004
Bibliométrie0,0100,014
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0080,007
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,001

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.

Tête enseignante Opus0,079
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,328 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
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