Maternal adverse childhood experiences are associated with binge drinking during pregnancy in a dose-dependent pattern: Findings from the All Our Families cohort
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Binge drinking (BD) is a serious risk factor for fetal alcohol spectrum disorders (FASD) and associated with more severe forms of the disorder. Thus, special attention to specific risk factors for BD adjacent to and during pregnancy is warranted. OBJECTIVES: (1) To examine the role that maternal adverse childhood experiences (ACEs) may play in BD in the 12 months before pregnancy and during pregnancy in a sample of women with moderate to high socioeconomic status; and (2) to examine the sociodemographic correlates of BD before and during pregnancy within this sample. PARTICIPANTS AND SETTING: This secondary analysis (N = 1663) was derived from the All Our Families prospective cohort study collected in Alberta, Canada between 2008-2011. METHODS: Data were collected using three mailed surveys completed by women during and after pregnancy. An established scale examined maternal ACEs before 18 years. Adjusted logistic regression models tested associations between ACE score and BD before and during pregnancy. RESULTS: Approximately 5 in 10 (48.3 %) and 1 in 10 (10.0 %) women reported ≥1 BD episode before and during pregnancy; respectively. In adjusted models, a woman's ACE score was associated with BD pre-pregnancy in a weak, nonmonotonic fashion; and during pregnancy in a moderate, dose-response fashion. Overall, ACEs resulted in two to three-fold increase in the odds of BD during pregnancy. CONCLUSIONS: Maternal ACEs were common in this middle to upper-middle income, well-educated sample and impacted the next generation through BD in pregnancy. These findings combine with others to speak to the public health significance of maternal ACEs on alcohol-related behaviour among expectant mothers across the socioeconomic spectrum, and the need for targeted evidence-based interventions for this population.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 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 ».