Adverse childhood experiences and health among indigenous persons experiencing homelessness
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Current literature has established that adverse childhood experiences (ACEs) are associated with the onset of a variety of physical, mental, and behavioural illnesses. However, there are few studies that have thoroughly examined this association in low-income or marginalized groups. METHODS: To address this knowledge gap, this study used self-reported data on childhood experiences and adult health outcomes in a sample of 91 Indigenous persons experiencing homelessness. While the primary focus of the study was to assess the relationship between ACEs and health status, we also assessed reports on use and perceptions of health care services to test for potential illness-mitigating factors. RESULTS: Results indicated that reported number of ACEs was significantly associated with reported levels of mental illness (p < .001, d = 1.12). Significant associations were not observed for physical illness or patterns of substance use. We also found that the number of reported ACEs was significantly correlated with the number of formal health care services that an individual used (r = 0.32). CONCLUSIONS: Our results reveal that the relationship between ACEs and adult illness is not as deterministic as the current literature suggests. Access to formal health care services may allow individuals to mitigate their adverse health, thereby eliminating some of the effects of ACEs. Conversely, current tools used to measure ACEs may not translate to an Indigenous population, which speaks to a need to revise ACE related surveys to include additional adversity categories.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».