Medical neglect in Canada: a cross-sectional study exploring drivers of substantiation using a national dataset
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study explores child welfare investigations for medical neglect in Canada, focusing on household, family and child characteristics and drivers of substantiated victimisation. METHODS: Data from the Canadian Incidence Study of Reported Child Abuse and Neglect 2019 (CIS-2019), the most recent source of Canadian data on child maltreatment-related investigations, were used. A multistaged sampling design was used in the CIS-2019 to select a representative sample of child welfare agencies, and data were collected from investigating child welfare workers at selected agencies over a 3-month sampling period. Complex survey design weights were used to derive an annual estimate of maltreatment-related investigations conducted in the country (299 171 investigations involving children aged 0-15 years). The current study specifically examined the characteristics of the estimated 2934 investigations for medical neglect in the CIS-2019 (1% of all investigations). Bivariate analyses compared medical neglect investigations with investigations involving other forms of neglect, and a binary logistic regression identified characteristics associated with substantiation of medical neglect. RESULTS: Compared with other neglect investigations, medical neglect investigations were more likely to involve children less than 1 year old, caregivers under 21 years old and over 30 years old, households whose primary source of income was full-time work, primary caregivers with mental health concerns, and children with at least one functioning concern. Medical neglect investigations in which the primary caregiver had noted alcohol abuse (OR=4.693, p<0.001), drug/solvent abuse (OR=2.485, p<0.001) or mental health concerns (OR=2.231, p<0.001) were more likely to be substantiated. CONCLUSIONS: Medical neglect is a child welfare concern with potentially dire consequences. We demonstrate that substantiated cases of medical neglect in Canada arise within the context of complex caregiver and child factors. Early collaboration, preventative efforts and supportive relationships between families and their healthcare teams could enhance adherence to medical recommendations and mitigate harm to the child.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».