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Enregistrement W2086463009 · doi:10.1017/s2045796015000104

Childhood adversity and subsequent mental health status in adulthood: screening for associations using two linked surveys

2015· review· en· W2086463009 sur OpenAlexafffundabout
Scott B. Patten, T. Christopher Wilkes, Jeanne V.A. Williams, Dina H. Lavorato, Nady el‐Guebaly, T. Cameron Wild, Ian Colman, Andrew G. M. Bulloch

Notice bibliographique

RevueEpidemiology and Psychiatric Sciences · 2015
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild Abuse and Trauma
Établissements canadiensUniversity of OttawaProvincial Laboratory of Public HealthUniversity of AlbertaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchAlberta InnovatesAlberta Centre for Child, Family and Community Research
Mots-clésMedicineLongitudinal studyMental healthPolysubstance dependenceGeeClinical psychologyPopulationPsychiatryGeneralized estimating equationSubstance abuseDemographyPsychologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS: Accumulating evidence links childhood adversity to negative health outcomes in adulthood. However, most of the available evidence is retrospective and subject to recall bias. Published reports have sometimes focused on specific childhood exposures (e.g. abuse) and/or specific outcomes (e.g. major depression). Other studies have linked childhood adversity to a large and diverse number of adult risk factors and health outcomes such as cardiovascular disease. To advance this literature, we undertook a broad examination of data from two linked surveys. The goal was to avoid retrospective distortion and to provide a descriptive overview of patterns of association. METHODS: A baseline interview for the Canadian National Longitudinal Study of Children and Youth collected information about childhood adversities affecting children aged 0-11 in 1994. The sampling procedures employed in a subsequent study called the National Population Health Survey (NPHS) made it possible to link n = 1977 of these respondents to follow-up data collected later when respondents were between the ages of 14 and 27. Outcomes included major depressive episodes (MDE), some risk factors and educational attainment. Cross-tabulations were used to examine these associations and adjusted estimates were made using the regression models. As the NPHS was a longitudinal study with multiple interviews, for most analyses generalized estimating equations (GEE) were used. As there were multiple exposures and outcomes, a statistical procedure to control the false discovery rate (Benjamini-Hochberg) was employed. RESULTS: Childhood adversities were consistently associated with a cluster of potentially related outcomes: MDE, psychotropic medication use and smoking. These outcomes may be related to one another since psychotropic medications are used in the treatment of major depression, and smoking is strongly associated with major depression. However, no consistent associations were observed for other outcomes examined: physical inactivity, excessive alcohol consumption, binge drinking or educational attainment. CONCLUSIONS: The conditions found to be the most strongly associated with childhood adversities were a cluster of outcomes that potentially share pathophysiological connections. Although prior literature has suggested that a very large number of adult outcomes, including physical inactivity and alcohol-related outcomes follow childhood adversity, this analysis suggests a degree of specificity with outcomes potentially related to depression. Some of the other reported adverse outcomes (e.g. those related to alcohol use, physical inactivity or more distal outcomes such as obesity and cardiovascular disease) may emerge later in life and in some cases may be secondary to depression, psychotropic medication use and smoking.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,767
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,237
Tête enseignante GPT0,471
Écart entre enseignants0,233 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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