Child abuse and mental disorders in Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Nationally representative Canadian data on the prevalence of child abuse and its relation with mental disorders are lacking. We used contemporary, nationally representative data to examine the prevalence of 3 types of child abuse (physical abuse, sexual abuse and exposure to intimate partner violence) and their association with 14 mental conditions, including suicidal ideation and suicide attempts. METHODS: We obtained data from the 2012 Canadian Community Health Survey: Mental Health, collected from the 10 provinces. Respondents aged 18 years and older were asked about child abuse and were selected for the study sample (n = 23,395). The survey had a multistage stratified cluster design (household response rate 79.8%). RESULTS: The prevalence of any child abuse was 32% (individual types ranged from 8% to 26%). All types of child abuse were associated with all mental conditions, including suicidal ideation and suicide attempts, after adjustment for sociodemographic variables (adjusted odds ratios ranged from 1.4 to 7.9). We found a dose-response relation, with increasing number of abuse types experienced corresponding with greater odds of mental conditions. Associations between child abuse and attention deficit disorder, suicidal ideation and suicide attempts showed stronger effects for women than men. INTERPRETATION: We found robust associations between child abuse and mental conditions. Health care providers, especially those assessing patients with mental health problems, need to be aware of the relation between specific types of child abuse and certain mental conditions. Success in preventing child abuse could lead to reductions in the prevalence of mental disorders, suicidal ideation and suicide attempts.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».