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Enregistrement W4410079533 · doi:10.1093/pch/pxae072

L’évaluation médicale en cas de soupçons de trauma crânien causé par la maltraitance des enfants

2025· article· fr· W4410079533 sur OpenAlexaff
Michelle Shouldice, Michelle Ward, Kathleen Nolan, Emma Cory

Notice bibliographique

RevuePaediatrics & Child Health · 2025
Typearticle
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueChild Abuse and Related Trauma
Établissements canadiensCanadian Paediatric Society
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesMedicinePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le trauma crânien causé par la maltraitance des enfants, une conséquence grave de la violence envers les enfants, est associé à une morbidité et une mortalité importantes, particulièrement chez les nourrissons et les jeunes enfants. Les professionnels de la santé ont un rôle important à jouer, y compris pour détecter et traiter ces enfants, signaler les craintes de maltraitance aux services de protection de l'enfance, évaluer les lésions et les troubles médicaux connexes, soutenir les enfants et leur famille et transmettre l'information médicale clairement aux familles, aux autres professionnels de la santé, aux services de protection de l'enfance et au milieu juridique. Les symptômes associés aux traumatismes crâniens recoupent souvent ceux d'autres maladies courantes de l'enfance, et les signes externes de lésions peuvent être discrets ou même inexistants. Par conséquent, le trauma crânien causé par la maltraitance des enfants est souvent négligé et détecté tardivement, ce qui contribue au risque que les sévices se poursuivent. Pour évaluer un traumatisme crânien en cas de soupçons de maltraitance d'enfant, il faut examiner les causes médicales éventuelles des observations cliniques et déterminer la présence de lésions occultes. Le présent point de pratique fournit aux professionnels de la santé des conseils pour qu'en cas de soupçons, ils détectent le trauma crânien causé par la maltraitance d'un nourrisson ou d'un enfant et procèdent à l'évaluation médicale des lésions et des blessures.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,300 · 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'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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