Association between a history of child abuse and suicidal ideation, plans and attempts among Canadian public safety personnel: a cross-sectional survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A history of child abuse has been identified as a risk factor for suicidal behaviour in general population samples; however, it remains unknown how a history of child abuse and career-related trauma together are related to suicidal behaviour. This cross-sectional survey was designed to 1) estimate the prevalence of a history of child abuse among Canadian public safety personnel, 2) examine the associations between child abuse and suicidal behaviour, 3) examine the associations between career-related trauma and suicidal behaviour and 4) examine the cumulative and interactive effects of child abuse and career-related trauma on suicidal behaviour. METHODS: Data were drawn from a Web-based survey collected by the Canadian Institute for Public Safety Research and Treatment Team. Child abuse included physical abuse, sexual abuse and exposure to intimate partner violence in childhood. Suicidal behaviour included lifetime ideation, plans and attempt(s). We used logistic regression models to examine the associations between child abuse and suicidal behaviours, and cumulative and interaction models to test the relations between a history of child abuse and career-related trauma on suicidal behaviours. RESULTS: = 4199). A total of 2275/4073 respondents (55.9%) reported experiencing 1 or more types of abuse as a child. All types of child abuse and career-related trauma were significantly associated with suicidal behaviour (adjusted odds ratio 1.57-3.25). No cumulative or interaction effects were noted. INTERPRETATION: Both a history of child abuse and career-related trauma were significantly associated with suicidal behaviours; however, stronger relations were seen for the former. This finding may help the development of effective treatment and intervention strategies aimed at reducing suicidal behaviour among public safety personnel.
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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 | 0,000 | 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 ».