Relationship Between Adverse Childhood Experience Survey Items and Psychiatric Disorders
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Developmental psychopathology theory suggests a relationship between early childhood adversity and mental disorder. OBJECTIVE: To examine the relationship between the specific items on the Adverse Childhood Experiences (ACE) survey and the International Classification of Diseases, Tenth Revision (ICD-10) categories of psychiatric diagnoses in a pediatric sample. DESIGN: The sample included patients enrolled in the Child and Adolescent Addiction Mental Health and Psychiatry Program with both a completed ACE survey and at least 1 diagnosis of record (per admission). These criteria yielded 2 samples for each sex (ACE survey item frequencies and values in collapsed and multiple-admission groups). Data were analyzed employing tetrachoric correlation, hierarchical regression, and polychoric factor analysis. RESULTS: Hierarchical regression analysis identified that ICD-10 diagnostic categories, except for substance disorders, were not consistently related to ACE total score and tended to reduce the magnitude of the ACE total score in the multiple-admission group. Tetrachoric correlation revealed very low (< 0.4) positive and negative correlations between ICD-10 categories and ACE items in both multiple-admission and collapsed sample groups. Polychoric factor analysis indicated that the ACE survey items and the ICD-10 categories for both sexes were independent, with only the diagnostic ICD-10 category substance disorders being marginally associated with the ACE items factor for females. CONCLUSION: The nominal relationship between ACE items and ICD-10 diagnostic categories indicates the need to include ACE assessment in advance of differential diagnosis and implementation of conventional mental health interventions for children and adolescents.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 découle