Changes in child maltreatment occurrence during the COVID-19 pandemic: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Child maltreatment (CM) is an important public health issue. During the COVID-19 pandemic, there was widespread concern that CM risk factors were exacerbated while opportunities to seek support were reduced, potentially impacting occurrences of CM. OBJECTIVE: To synthesize evidence evaluating changes in CM outcomes during the COVID-19 pandemic compared to pre-pandemic. PARTICIPANTS AND SETTING: Individuals ≤18 years old living in member countries of the Organization for Economic Co-operation and Development. METHODS: We conducted a systematic review of primary studies identified in multiple databases. Independent reviewers screened titles/abstracts and full texts. Moderate to low risk of bias studies were synthesized using frequency counts to categorize CM outcomes as having increased, decreased, or not changed from pre- to during the pandemic. These were used to develop narrative statements, which underwent assessment for certainty in the evidence. RESULTS: We included 71 studies. Most CM outcomes relied on administrative data and showed mixed findings across the categories. Overall, there was likely no change in emotional neglect (moderate certainty), and may have been an increase in neglect (low certainty) and exposure to intimate partner violence (very low certainty). Changes in physical, sexual, and psychological abuse and any CM were very uncertain. DISCUSSION: The evidence informing changes in CM from before to during the COVID-19 pandemic is mixed and very uncertain for most outcomes, underpinned by gaps in the CM data collection systems during the pandemic period. Efforts to strengthen CM data and surveillance systems could improve preparedness for future pandemic situations.
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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 | 0,014 | 0,085 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».