Patterns of continuity and discontinuity of childhood maltreatment across generations: A meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Empirical tests of the "cycle of maltreatment" hypothesis have typically focused on the presence or absence of child maltreatment across generations. However, this narrow focus does not account for diverse intergenerational pathways of maltreatment. This systematic review and meta-analysis synthesizes data to determine the distribution of cycle maintainers, breakers, initiators, and unaffected families (i.e., controls). Of the 65 independent studies (80 samples), 30 examined intergenerational cycles of maltreatment broadly, while 27 reported data for physical abuse, 17 sexual abuse, 5 neglect, and 1 emotional abuse specifically. For maltreatment, 17.1% (95%CI: 12.1%, 22.1%) were cycle maintainers, 23.6% (95%CI: 18.0%, 29.2%) were cycle breakers, 11.4% (95%CI: 7.8%, 15.1%) were cycle initiators and 47.8% (95%CI: 39.7%, 55.9%) controls. Thus, although a parent's maltreatment history is a risk factor, results suggest that a greater proportion of parents break the cycle of maltreatment versus maintain it. Moderator analyses showed that study design, assessment methods, and demographic characteristics influence maltreatment transmission rates. Intergenerational patterns of physical, sexual, and emotional abuse and neglect are also detailed. Our findings underscore the complexity of intergenerational maltreatment, highlighting the need to explore not only its maintenance but also the protective factors that help break cycles and the risk factors that drive its initiation.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».