T-ACE and predictors of self-reported alcohol use during pregnancy in a large, population-based urban cohort
Notice bibliographique
Résumé
Hicks, M., Tough, S., Johnston, D., Siever, J., Clarke, M., Sauve, R., Brant, R., & Lyon, A. (2014). T-ACE and predictors of self-reported alcohol use during pregnancy in a large, population-based urban cohort. The International Journal Of Alcohol And Drug Research, 3(1), 51-61. doi:10.7895/ijadr.v3i1.117Aims: To determine 1) the relationship between T-ACE score and maternal self-reported alcohol use prior to and during pregnancy, and 2) the relationship between T-ACE score and maternal demographics, mental health and life circumstances.Design: Prospective, population-based cohort study.Setting: Three urban maternity clinics in Calgary, Canada.Participants: 1,929 pregnant women attended by family physicians at low-risk maternity clinics.Measures: Women completed three standardized questionnaires over the telephone in the first and third trimesters and eight weeks post-delivery, including the T-ACE and questions about drug and alcohol use, demographics, mental health and life circumstances.Findings: 43.6% of subjects had a positive T-ACE score at intake (score 2 or greater). A positive T-ACE score was predictive of alcohol use throughout pregnancy, although most women reported no alcohol after the first trimester (93.1%). Multivariate analysis indicated that a positive T-ACE score was significantly associated with being less than 30 years of age; being Caucasian; smoking during pregnancy; having an income of less than $80,000 per annum; having a history of depression; having a history of alcohol use and binge drinking during a previous pregnancy; lower social support; and poor network orientation.Conclusions: There was a positive association between the T-ACE score and maternal self-report of alcohol use, poor mental health and poor social support. Routine use of the T-ACE to assess for risk of an alcohol-exposed pregnancy may also help identify women with complex needs who could benefit from additional prenatal support.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».