Modeling lifetime abuse and cardiovascular disease risk among women
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
BACKGROUND: Cardiovascular disease (CVD) is one of the most significant health challenges facing women today. Abuse is a serious gendered issue also affecting the health of women. Despite beginning evidence that abuse may increase the risk of CVD among women, causal pathways linking abuse to CVD have received little attention. Our purpose was to test Scott-Storey's conceptual model showing direct and indirect pathways through which lifetime abuse severity may affect women's CVD risk. METHODS: Using data collected from a community sample of 227 Canadian women who had left an abusive partner, we conducted structural equation modeling with latent growth curve analysis using a phantom variable approach to test the direct effects of severity of lifetime abuse on CVD risk (indicated by measures of systolic and diastolic blood pressure) as well as its indirect effects through CVD risk behaviors and through women's initial level of depressive symptoms and the observed rate of change in their depressive symptoms over time. RESULTS: Women in this sample had above average CVD risk factors (i.e., smoking, overweight/obesity, depressive symptoms, high blood pressure) in comparison to women in the general population. Further, CVD risk behaviors increased with severity of lifetime abuse and remained present long after leaving the abusive relationship. Results of the tested model provide preliminary evidence supporting many of the hypothesized pathways by which severity of lifetime abuse can increase CVD risk among women; the model fit the data reasonably well explaining 41% of the variance in CVD risk. CONCLUSIONS: Findings support the growing recognition of the long-term effects of lifetime abuse on cardiovascular health, suggest important implications for clinicians working with women, and provide a novel approach for studying the concept of cumulative lifetime abuse through the use of a phantom variable.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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