Health effects associated with exposure of children to physical violence, psychological violence and neglect: a Burden of Proof study
Notice bibliographique
Résumé
The health toll of child maltreatment or violence against children (VAC) has not yet been comprehensively evaluated. Here, in our systematic review and meta-analyses, we focused on the health impacts of physical violence, psychological violence and neglect during childhood. Utilizing the Burden of Proof methodology, which generates conservative measures of association while accounting for heterogeneity between input studies, we evaluated 35 associations between VAC and adverse health outcomes, identifying 27 statistically significant links. The associations between physical violence and major depressive disorder, ischaemic heart disease, alcohol use disorder, eating disorders and drug use disorders were rated as moderately weak, reflecting a small effect size and/or inconsistent evidence. The minimum increased risk ranged from 16% for depression to 2% for drug use disorders. Psychological violence showed similar moderately weak associations with drug use disorders (8% minimum risk increase), migraine (7%) and gynaecological diseases (2%). Neglect was linked to at least a 15% increased risk for anxiety disorders. The other 18 associations were weaker due to smaller effect sizes and/or less consistent evidence. Despite the limitations of the existing evidence, our analysis highlights substantial health impacts for VAC survivors, underscoring the need for health system prioritization and continued efforts to eliminate all forms of VAC.
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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 | 0,015 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,015 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».