Individual- and Relationship-Level Factors Related to Better Mental Health Outcomes following Child Abuse: Results from a Nationally Representative Canadian Sample
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Child abuse can have devastating mental health consequences. Fortunately, not all individuals exposed to child abuse will suffer from poor mental health. Understanding what factors are related to good mental health following child abuse can provide evidence to inform prevention of impairment. Our objectives were to 1) describe the prevalence of good, moderate, and poor mental health among respondents with and without a child abuse history; 2) examine the relationships between child abuse and good, moderate, and poor mental health outcomes; 3) examine the relationships between individual- and relationship-level factors and better mental health outcomes; and 4) determine if individual- and relationship-level factors moderate the relationship between child abuse and mental health. METHOD: Data were from the nationally representative 2012 Canadian Community Health Survey: Mental Health ( n = 23,395; household response rate = 79.8%; 18 years and older). Good, moderate, and poor mental health was assessed using current functioning and well-being, past-year mental disorders, and past-year suicidal ideation. RESULTS: Only 56.3% of respondents with a child abuse history report good mental health compared to 72.4% of those without a child abuse history. Individual- and relationship-level factors associated with better mental health included higher education and income, physical activity, good coping skills to handle problems and daily demands, and supportive relationships that foster attachment, guidance, reliable alliance, social integration, and reassurance of worth. CONCLUSIONS: This study identifies several individual- and relationship-level factors that could be targeted for intervention strategies aimed at improving mental health outcomes following child abuse.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».