Health Risk Behaviors and Mental Health Problems as Mediators of the Relationship Between Childhood Abuse and Adult Health
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We examined the relationship between childhood abuse and adult health risk behaviors, and we explored whether adult health risk behaviors or mental health problems mediated the relationship between childhood abuse and adult health problems and health care utilization. METHODS: We used logistic regression to analyze data from the Mental Health Supplement of the Ontario Health Survey, a representative population sample (N = 8116) of respondents aged 15 to 64 years. RESULTS: We found relationships between childhood sexual abuse and smoking (odds ratio [OR] = 1.52; 95% confidence interval [CI] = 1.16, 1.99), alcohol problems (OR = 2.44; 95% CI = 1.74, 3.44), obesity (OR = 1.61; 95% CI = 1.14, 2.27), having more than 1 sexual partner in the previous year (OR = 2.34; 95% CI = 1.44, 3.80), and mental health problems (OR = 2.26; 95% CI = 1.78. 2.87). We also found relationships between these factors (with the exception of obesity) and childhood physical abuse. Mediation analysis suggested that health risk behaviors and particularly mental health problems are partial mediators of the relationship between childhood abuse and adult health. CONCLUSIONS: Public health approaches that aim to decrease child abuse by supporting positive parent-child relationships, reducing the development of health risk behaviors, and addressing children's mental health are likely to improve long-term population health.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».