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Record W4410079533 · doi:10.1093/pch/pxae072

L’évaluation médicale en cas de soupçons de trauma crânien causé par la maltraitance des enfants

2025· article· fr· W4410079533 on OpenAlexaff
Michelle Shouldice, Michelle Ward, Kathleen Nolan, Emma Cory

Bibliographic record

VenuePaediatrics & Child Health · 2025
Typearticle
Languagefr
FieldMedicine
TopicChild Abuse and Related Trauma
Canadian institutionsCanadian Paediatric Society
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesMedicinePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le trauma crânien causé par la maltraitance des enfants, une conséquence grave de la violence envers les enfants, est associé à une morbidité et une mortalité importantes, particulièrement chez les nourrissons et les jeunes enfants. Les professionnels de la santé ont un rôle important à jouer, y compris pour détecter et traiter ces enfants, signaler les craintes de maltraitance aux services de protection de l'enfance, évaluer les lésions et les troubles médicaux connexes, soutenir les enfants et leur famille et transmettre l'information médicale clairement aux familles, aux autres professionnels de la santé, aux services de protection de l'enfance et au milieu juridique. Les symptômes associés aux traumatismes crâniens recoupent souvent ceux d'autres maladies courantes de l'enfance, et les signes externes de lésions peuvent être discrets ou même inexistants. Par conséquent, le trauma crânien causé par la maltraitance des enfants est souvent négligé et détecté tardivement, ce qui contribue au risque que les sévices se poursuivent. Pour évaluer un traumatisme crânien en cas de soupçons de maltraitance d'enfant, il faut examiner les causes médicales éventuelles des observations cliniques et déterminer la présence de lésions occultes. Le présent point de pratique fournit aux professionnels de la santé des conseils pour qu'en cas de soupçons, ils détectent le trauma crânien causé par la maltraitance d'un nourrisson ou d'un enfant et procèdent à l'évaluation médicale des lésions et des blessures.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.550
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.017
GPT teacher head0.316
Teacher spread0.300 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations1
Published2025
Admission routes1
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