Trajectories of Exposure to Neighborhood Deprivation and the Odds of Experiencing Intimate Partner Violence Among Women: Are There Sensitive Periods for Exposure?
Notice bibliographique
Résumé
Neighborhood disadvantage is commonly hypothesized to be positively associated with intimate partner violence (IPV) against women. However, longitudinal investigation of this association has been limited, with no studies on whether the timing of exposure matters. We used data from 2,115 women in the UK-based Avon Longitudinal Study of Parents and Children. Exposure to neighborhood-level deprivation was measured at 10-time points from baseline (gestation) until age 18. Family-level socioeconomic characteristics were measured at baseline. At age 21, participants self-reported whether they had experienced any IPV since age 18. We used a three-step bias-adjusted longitudinal latent class analysis to investigate how different patterns of neighborhood deprivation exposure were associated with the odds of experiencing IPV. A total of 32% of women experienced any IPV between ages 18 and 21. Women who consistently lived in deprived neighborhoods (chronic high deprivation) or spent their early childhoods in more deprived neighborhoods and later moved to less deprived neighborhoods (decreasing deprivation) had higher odds of experiencing IPV compared to those who consistently lived in non-deprived neighborhoods. The odds of experiencing IPV did not consistently differ between women who lived in non-deprived neighborhoods during early childhood and later moved to deprived neighborhoods (increasing deprivation) and those stably in non-deprived neighborhoods. Living in more deprived neighborhoods during early childhood, regardless of later exposure, was associated with higher odds of experiencing later IPV. This is congruent with prior research demonstrating the persistent effects of early neighborhood disadvantage on health and well-being. Replication, and underlying mechanisms, should be assessed across contexts.
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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 | 0,001 |
| 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 ».