High prevalence of exposure to the child welfare system among street-involved youth in a Canadian setting: implications for policy and practice
Notice bibliographique
Résumé
Background: Street-involved youth are more likely to experience trauma and adverse events in childhood; however, little is known about exposure to the child welfare system among this vulnerable population. This study sought to examine the prevalence and correlates of being in government care among street-involved youth in Vancouver, Canada. Methods: From September 2005 to November 2012, data were collected from the At-Risk Youth Study, a prospective cohort of street-involved youth aged 14–26 who use illicit drugs. Logistic regression analysis was employed to identify factors associated with a history of being in government care. Results: Among our sample of 937 street-involved youth, 455 (49%) reported being in government care at some point in their childhood. In a multivariate analysis, Aboriginal ancestry (adjusted odds ratio [AOR] = 2.07; 95% confidence interval [CI]: 1.50 – 2.85), younger age at first “hard” substance use (AOR = 1.10; 95% CI: 1.05 – 1.16), high school incompletion (AOR = 1.40; 95% CI: 1.00 – 1.95), having a parent that drank heavily or used illicit drugs (AOR = 1.48; 95% CI: 1.09 – 2.01), and experiencing physical abuse (AOR = 1.90; 95% CI: 1.22 – 2.96) were independently associated with exposure to the child welfare system. Conclusions: Youth with a history of being in government care appear to be at high-risk of adverse illicit substance-related behaviours. Evidence-based interventions are required to better support vulnerable children and youth with histories of being in the child welfare system, and prevent problematic substance use and street-involvement among this population.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».