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Enregistrement W7024302906

The Safe Environment for Every Kid Model: Analyzing Demographics Related to Higher Risks of Child Maltreatment in High-risk Pediatric Population

2021· article· en· W7024302906 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJournal of Bioresource Management · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiquePrecipitation Measurement and Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuarter (Canadian coin)Occupational safety and healthPopulationPublic healthSuicide preventionInjury preventionPoison controlDemographicsFeeling
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The Safe Environment for Every Kid (SEEK) screener was developed by Dr. Howard Dubowitz for primary care clinicians to identify and address risk factors for child maltreatment. The instrument queries parents/guardians regarding their families' needs (e.g. food insecurity) and screens for depressive symptoms in the parent/guardian. Objective: To examine the frequency of social determinants of health (e.g., food insecurity) and its correlates using the SEEK screener during pediatric visits at a Federally Qualified Health Center in south central Ohio. Design/Methods: The SEEK screener was distributed to parents/guardians (PG) at Rocking Horse Community Health Center, a Federally Qualified Health Center in Springfield, Ohio, from April 2016 through May 2019. Inclusion criteria were English speaking PG who brought index children (age <19 years) in for an appointment with one of the investigators (JP). Many of the index children had learning or behavior challenges identified by the PG during the visit. 265 PG of the index children completed the survey. Comparisons between demographic characteristics and SEEK variables were made with chi-square tests. Results: The response rate was over 95%; 20 surveys were excluded for this analysis due to incomplete data. The median age of index children was 6 years, 68.1% were white, 86.5% had public health insurance and 52.7% lived with either their mother or father as a single parent. One third of respondents reported annual household income under $10,000, almost one third reported food insecurity, and over one quarter (27.5%) reported feeling down or depressed in the past month. PG of younger children (<6 years) were more likely to report depressive symptoms compared to PG of older children (34.1% vs 22.7%, p=0.048). In contrast, food insecurity was stable across all ages at about one third of the sample. Both depressive symptoms and food insecurity had a strong relation to type of health insurance: 9.4% of PG with private health insurance had depressive symptoms compared to 31.6% with public insurance (p=0.010), and depressive symptoms were reported by 12.1% with private insurance vs. 36.2% with public insurance (p=0.006). Conclusion(s): The SEEK screener is a very useful tool to identify important factors that affect children's well-being, their families' unmet social needs and PG depressive symptoms. While adult depressive symptoms are more common in PG of younger children, food insecurity impacts low income families across their life cycle.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,432
Score d'incertitude au seuil0,347

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,213 · 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