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Enregistrement W2911694029 · doi:10.1089/chi.2018.0225

Adverse Childhood Experiences in Infancy and Toddlerhood Predict Obesity and Health Outcomes in Middle Childhood

2019· article· en· W2911694029 sur OpenAlexfundno aff
Lorraine McKelvey, Jennifer E. Saccente, Taren Swindle

Notice bibliographique

RevueChildhood Obesity · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild Abuse and Trauma
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Institute of General Medical SciencesSchool of Nursing, University of WashingtonNational Institutes of HealthUniversity of South CarolinaUniversity of PittsburghYork UniversityMichigan State UniversityHealth Resources and Services AdministrationCollege of Engineering, Michigan State UniversityUniversity of MissouriHarvard UniversityUniversity of WashingtonUtah State University
Mots-clésMedicineObesityEarly childhoodChildhood obesityAdverse Childhood ExperiencesLogistic regressionOdds ratioOddsDemographyEnvironmental healthGerontologyPediatricsPsychologyDevelopmental psychologyOverweightPsychiatryMental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The Adverse Childhood Experiences (ACEs) study articulated the negative effects of childhood trauma on adult weight and health. The purpose of the current study is to examine the associations between ACEs in infancy and toddlerhood and obesity and related health indicators in middle childhood. METHODS: We used data collected from a sample of low-income families enrolled in the national evaluation of Early Head Start (EHS). Data come from 1335 demographically diverse families collected at or near children's ages 1, 2, 3, and 11. An EHS-ACE index was created based on interview and observation items from data collected at ages 1, 2, and 3, which were averaged to represent exposure across infancy and toddlerhood. At age 11, children's height and weight were measured and parents were asked about their child's health. RESULTS: Children were exposed at rates of 30%, 28%, 15%, and 8% to one, two, three, and four or more EHS-ACEs, respectively. Logistic regressions revealed significant associations between EHS-ACEs in infancy/toddlerhood and obesity, respiratory problems, taking regular nonattention-related prescriptions, and the parent's global rating of children's health at age 11. Across all outcomes examined, children with four or more ACEs had the poorest health. Compared with children with no ACE exposure, the odds of each of the examined health outcomes were over twice as high for children who experienced four or more ACEs. CONCLUSIONS: Findings highlight that ACEs experienced very early in development are associated with children whose health is at risk later in childhood.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,251 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations59
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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