Relationship Between Adverse Childhood Experience Survey Items and Psychiatric Disorders
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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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 | 0,006 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».