Unique roles of childhood poverty and adversity in the development of lifetime co-occurring disorder
Notice bibliographique
Résumé
Gender differences in stressors that affect the development of co-occurring psychiatric and substance use disorders (COD) have been given inadequate attention, despite evidence that women and men commonly develop different types of both psychiatric disorder and substance use disorders and have different experiences of illness and treatment. This paper assesses early life antecedents of COD, specifically childhood poverty and childhood adversity, and how they vary by gender. Weighted multinomial logistic regressions were conducted with the National Epidemiologic Survey of Alcohol and Related Conditions-III (NESARC-III) (n = 33,676) nationally representative data from 2014-2015 to assess whether antecedents of COD are conditional on gender. Results demonstrate that overall nearly one in five people (17.5%) have lifetime COD, and disorder prevalence differs for males and females (COD: 18.0% vs 16.4%; psychiatric disorder: 8.5% vs. 20.9%; substance use disorder: 5.6% vs. 13.0%, respectively). Males with childhood poverty are more likely than males without to have COD but poverty does not affect COD risk for females. For both males and females, increases in number of adversities are associated with increased probability of COD, however, the magnitude of this association is stronger for males. To understand COD risk, conditional relationships between early poverty, early adversity and gender must be considered. With this knowledge, prevention and treatment efforts have the potential to be targeted more effectively.
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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) | 0,000 | 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 ».