Early-life adversity, later-life mental health, and resilience resources: a longitudinal population-based birth cohort analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Robust and persistent links between early-life adversities and later-life mental distress have previously been observed. Individual and social resources are associated with greater mental health and resilience. This study aimed to test these resources as moderators and mediators of the association between childhood psychosocial adversity and later-life mental distress. METHODS: Participant data came from the Medical Research Council National Survey of Health and Development, a nationally-representative birth cohort study. The General Health Questionnaire-28 (GHQ-28) captured mental distress at ages 53, 60-64, and 68-69. An eight-item cumulative psychosocial adversity score was created (0, 1, 2, ≥3 adversities). Individual (i.e., education, occupational status, physical activity) and social (i.e., social support, neighborhood cohesion) resources were examined as mediators and moderators of CPA and GHQ-28 in longitudinal multilevel models. FINDINGS: < 0·001, 95% CI 0·011, 0·022). Lower mental distress was associated with higher levels of physical activity, occupational status, education, social support, and neighborhood cohesion. There was no evidence that resources moderated the relationship between GHQ-28 and adversity. All resources, save for physical activity and occupational status, partly mediated this relationship. CONCLUSIONS: Individual and social resources were associated with lower mental distress. They did not modify, but partly mediated the association between childhood adversity and adult mental distress. Social support was the most important mediator, suggesting that interventions to promote greater social support may offset psychosocial adversities experienced in childhood to foster better mental health in older adults.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».