Perinatal Factors Associated with Infant Maltreatment
Notice bibliographique
Résumé
Background The association between birth outcomes and child maltreatment remains controversial. The purpose of this study is to test whether infants without congenital or chronic disease who are low birth weight (LBW), preterm, or small for gestational age (SGA) are at an increased risk of being maltreated. Methods A hospital-based case-control study of infants without congenital or chronic diseases who visited the National Center for Child Health and Development, Tokyo, between April 1, 2002 and March 31, 2005 was conducted. Cases (N = 35) and controls (N = 29) were compared on mean birth weight, gestational age, and z-score of birth weight. Results SGA was significantly associated with infant maltreatment after adjusting for other risk factors (adjusted odds ratio: 4.45, 95% CI: 1.29–15.3). LBW and preterm births were not associated with infant maltreatment. Conclusion Infants born as SGA are 4.5 times more at risk of maltreatment, even if they do not have a congenital or chronic disease. This may be because SGA infants tend to have poorer neurological development which leads them to be hard-to-soothe and places them at risk for maltreatment. Abbreviations SCAN, Suspected Child Abuse and Neglect; LBW, low birth weight; ZBW, z-score of birth weight adjusted for gestational age, sex, and parity; SGA, small for gestational age; SD, standard deviation; OR, odds ratio; aOR, adjusted odds ratio; CI, confidence interval; IPV, intimate partner violence.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».