Facteurs D’adversité Chez des Adolescents Issus de Milieu Aisé Hospitalisés en Psychiatrie
Bibliographic record
Abstract
Malgré l'enjeu majeur de santé publique qu'elles représentent, les maltraitances infantiles, et particulièrement les négligences, restent sous-estimées en psychiatrie, tant dans leur prévalence que leur impact sur la santé. De plus, le phénomène de maltraitance reste habituellement associé à un fort déterminisme socio-culturel et est très peu évalué dans les catégories sociales aisées. Cette étude mesure la prévalence et l'impact sur l'état médical des facteurs d'adversité précoce - maltraitances (abus et négligences) et événements de vie (divorce, séparations précoces, antécédents familiaux de maladie psychiatrique) - dans une population d'adolescents hospitalisés en psychiatrie et issus de milieux aisés, afin d'en évaluer l'ampleur et l'impact. Les résultats montrent l'ampleur et le cumul des facteurs d'adversité, incluant des fréquences élevées de maltraitances (64.8%), d'événements de vie difficile (dont 29.7% de séparations précoces et 36.4% de troubles psychiatriques familiaux). Ils soutiennent ainsi l'idée d'une sous-estimation importante de ces phénomènes en population générale et en psychiatrie, et ce, notamment dans les catégories sociales aisées. Les maltraitances sont associées à la gravité médicale (niveau de fonctionnement global, nombre et durée d'hospitalisation). Les abus sont particulièrement corrélés au nombre d'hospitalisations, alors que les négligences semblent également impacter leur durée et le niveau de gravité médicale de l'adolescent. Cette étude invite à une évaluation systématique des phénomènes d'adversité en pédopsychiatrie, quel que soit le contexte environnemental du patient, et à renforcer les prises en charge familiales ainsi que la prévention des abus et négligences.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".