Is exposure to family member incarceration during childhood linked to diabetes in adulthood? Findings from a representative community sample
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Diabetes is a prevalent and serious public health problem, particularly among older adults. A robust literature has shown that adverse childhood experiences contribute to the development of health problems in later life, including diabetes. Family member incarceration during childhood is an under-investigated yet increasingly common adverse childhood experience in the United States. The purpose of this study was to investigate the relationship between family member incarceration during childhood and diabetes in adulthood, while considering the role of gender as well as the impact of a range of potential confounds. METHODS: A large representative community sample of adults aged 40 and older (n = 8790 men, 14,255 women) was drawn from the Behavioral Risk Factor Surveillance System 2012 optional adverse childhood experiences module to investigate the association between family member incarceration during childhood and diabetes. For each gender, nine logistic regression analyses were conducted using distinct clusters of variables (e.g. socioeconomic status and health behaviors). RESULTS: Among males, the odds of diabetes among those exposed to family member incarceration during childhood ranged from 2.00 to 1.59. In the fully adjusted model, they had elevated odds of 1.64 (95% confidence interval = 1.27, 2.11). Among women, the odds of diabetes was much lower, hovering around 1.00. CONCLUSION: Findings suggest that family member incarceration during childhood is associated with diabetes in men, even after adjusting for a wide range of potential risk factors (e.g. sociodemographics, health behaviors, healthcare access, and childhood risk factors). Future research should explore the mechanisms linking family member incarceration during childhood and long-term negative health outcomes in men.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».