PARENT REPORTS OF THE PREVALENCE OF ADVERSE CHILDHOOD EXPERIENCES AMONG CHILDREN AND TEENS IN THE CAPE COAST METROPOLIS, GHANA
Notice bibliographique
Résumé
Adverse childhood experiences (ACEs) — potentially traumatizing events that occur in childhood — have been linked to serious health problems later in life. Despite the documented negative effects of ACEs, and the high prevalence of ACEs in lower-middle-income countries, research about ACE prevalence is sparse for locales in Sub-Saharan Africa. This descriptive study examined the prevalence of ACEs among 800 children and teens in the Cape Coast Metropolis, Ghana, as reported by their parents (or caregivers), who were recruited from February to April 2021. Parent-reported sociodemographic characteristics and ACEs experienced by the children and teens were collected with the Center for Youth Wellness ACE Questionnaire (CYW ACE-Q). Analysis of the parents’ reports indicated that about 84.9% of the children and teens had been exposed to at least one ACE, 69.1% had experienced two or more ACEs, and 51.8% had experienced three or more ACEs. The most prevalent ACEs, according to the parents, were community violence (50.2%), separated parents (34.0%), physical abuse (33.4%), and emotional abuse (28.9%). This study thus reveals a high prevalence of ACEs in the Cape Coast Metropolis of Ghana, suggesting the need for policies and actions aimed at reducing community violence and protecting children from abuse in the Metropolis.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».