Intergenerational Cycles of Maltreatment: An Updated Scoping Review of Psychosocial Risk and Protective Factors
Notice bibliographique
Résumé
The intergenerational continuity of child maltreatment (CM) is a growing public health concern. Identifying modifiable risk and protective factors involved in these cycles is crucial. A previous scoping review synthesized the literature on psychosocial factors associated with intergenerational CM up to 2018. Since then, a sizable number of studies have been published; this updated review aims to summarize this recent literature. We conducted a comprehensive search across five major databases (PsycINFO, Scopus, Medline, Social Work Abstracts, and ProQuest Dissertations/Theses) from November 2018 to November 2023. The primary inclusion criterion was documentation of intergenerational maltreatment, with studies reporting at least one psychosocial risk or protective factor. Included studies involved human participants, presented original findings, were written in English or French, and employed any research design. This updated review included 29 new studies. Findings indicate that caregivers' individual (e.g., sociodemographic characteristics, psychopathology), relational (e.g., IPV, attachment), contextual (e.g., socioeconomic disadvantage), and historical factors (e.g., cumulative CM, out-of-home placement), along with characteristics of the second generation (e.g., sociodemographic characteristics, psychopathology), are involved in the intergenerational continuity of CM. The implications for practice suggest targeted interventions should address depression, PTSD, and emotional dysregulation in CM survivors, along with fostering secure, supportive family relationships, and positive parenting skills. Policy implications emphasize the need for enhanced support for child protection services in early CM identification, public policies to combat poverty, equitable childcare responsibilities, and funding for research in low-to-middle-income countries.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».