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Enregistrement W3120485023

The Long Shadow of Adverse Childhood Experiences (ACEs): 1. Mental Health Outcomes in aCommunity Sample

2020· article· en· W3120485023 sur OpenAlexaboutno aff
Keith S. Dobson, Lauren Allan, Gina Mar, OLA ., Dennis Pusch

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Preventive Medicine and Public Health · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild Abuse and Trauma
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthPsychiatryPopulationClinical psychologyAnxietyMedicinePsychological interventionPsychologySocioeconomic statusAddictionIntervention (counseling)Environmental health
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Research has consistently linked adverse childhood experiences (ACEs) to negative mental and physical health outcomes later in life. The present study replicated the landmark ACE study in the United States, but within a Canadian adult primary care population (N=3,924). Methods: Participants completed an Adverse Childhood Experiences Questionnaire and a self-report measure for the diagnoses of a variety of mental health problems. Using age and socioeconomic status as covariates, odds ratios were calculated with multivariate logistic regression separately for males and females. Results: Approximately 30.3% of the sample had an ACE score of 0, while the scores for 1, 2, 3 and 4+ACEs were 23.1%, 16.4%, 10.5% and 12.9%, respectively. As the number of ACEs increased, the odds of either a previous or current mental health problem generally also increased in a dose-response manner. This relationship was particularly strong for the DSM-V categories of depressive disorders, anxiety disorders, obsessive-compulsive disorders, bipolar and related disorders, substance-related and addictive disorders, and neurodevelopmental disorders. Similar patterns of results were observed for both males and females. Conclusion: This research replicates results from population-based studies that have examined relationships between ACEs and mental health problems. A better understanding of the factors that underlie the risk for mental disorders is critical to develop prevention and early intervention models. The implications for ACEs screening and intervention within primary care populations are discussed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,350
Score d'incertitude au seuil0,695

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,324 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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