Child Marriage in the United States and Its Association With Mental Health in Women
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Despite the devastating impact of child marriage (marriage before the age of 18 years) on health, no study has yet evaluated its impact on mental health in the general adult population. This article presents nationally representative data on the prevalence, sociodemographic correlates, and psychiatric comorbidity of child marriage among women in the United States. METHODS: Data were drawn from the 2001-2002 National Epidemiologic Survey on Alcohol and Related Conditions. We limited our analyses to the sample of women (N = 24 575) with a known age at first marriage, of whom 18 645 had been or were presently married. RESULTS: The prevalence of child marriage among women was 8.9%. Demographic factors associated with child marriage were black and American Indian/Alaska Native ethnicities, age at interview of >45 years, low educational level, low income, and living in the South and rural areas of the United States. The overall lifetime and 12-month rates of psychiatric disorders were higher for women who married as children, compared with women who married as adults. In addition, women who married as children were more likely to seek and access health services, compared with women who married in adulthood. CONCLUSIONS: Child marriage increases the risk of lifetime and current psychiatric disorders in the United States. Support for psychiatric vulnerabilities among women married in childhood is required.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».