Adverse childhood experiences, gender, and HIV risk behaviors: Results from a population-based sample
Notice bibliographique
Résumé
Recent HIV research suggested assessing adverse childhood experiences (ACEs) as contributing factors of HIV risk behaviors. However, studies often focused on a single type of adverse experience and very few utilized population-based data. This population study examined the associations between ACE (individual and cumulative ACE score) and HIV risk behaviors. We analyzed the 2012 Behavioral Risk Factor Surveillance Survey (BRFSS) from 5 states. The sample consisted of 39,434 adults. Eight types of ACEs that included different types of child abuse and household dysfunctions before the age of 18 were measured. A cumulative score of ACEs was also computed. Logistic regression estimated of the association between ACEs and HIV risk behaviors using odds ratio (OR) with 95% confidence intervals (CIs) for males and females separately. We found that ACEs were positively associated with HIV risk behaviors overall, but the associations differed between males and females in a few instances. While the cumulative ACE score was associated with HIV risk behaviors in a stepwise manner, the pattern varied by gender. For males, the odds of HIV risk increased at a significant level as long as they experienced one ACE, whereas for females, the odds did not increase until they experienced three or more ACEs. Future research should further investigate the gender-specific associations between ACEs and HIV risk behaviors. As childhood adversities are prevalent among general population, and such experiences are associated with increased risk behaviors for HIV transmission, service providers can benefit from the principles of trauma-informed practice.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 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 ».