Modifiable predictors of depression following childhood maltreatment: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Although maltreatment experiences in childhood increase the risk for depression, not all maltreated children become depressed. This review aims to systematically examine the existing literature to identify modifiable factors that increase vulnerability to, or act as a buffer against, depression, and could therefore inform the development of targeted interventions. Thirteen databases (including Medline, PsychINFO, SCOPUS) were searched (between 1984 and 2014) for prospective, longitudinal studies published in English that included at least 300 participants and assessed associations between childhood maltreatment and later depression. The study quality was assessed using an adapted Newcastle-Ottawa Scale checklist. Meta-analyses (random effects models) were performed on combined data to estimate the effect size of the association between maltreatment and depression. Meta-regressions were used to explore effects of study size and quality. We identified 22 eligible articles (N=12 210 participants), of which 6 examined potential modifiable predictors of depression following maltreatment. No more than two studies examined the same modifiable predictor; therefore, it was not possible to examine combined effects of modifiable predictors with meta-regression. It is thus difficult to draw firm conclusions from this study, but initial findings indicate that interpersonal relationships, cognitive vulnerabilities and behavioral difficulties may be modifiable predictors of depression following maltreatment. There is a lack of well-designed, prospective studies on modifiable predictors of depression following maltreatment. A small amount of initial research suggests that modifiable predictors of depression may be specific to maltreatment subtypes and gender. Corroboration and further investigation of causal mechanisms is required to identify novel targets for intervention, and to inform guidelines for the effective treatment of maltreated children.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».