Associations between Adverse Childhood Experiences and Performance-Enhancing Substance Use among Young Adults
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVE: Adverse childhood experiences (ACEs) are associated with negative health outcomes, yet their associations with performance-enhancing substance (PES) use are unclear. This study aimed to determine whether ACEs predict greater use of legal and illegal PES in young adults. METHODS: = 14,322), Waves I (1994-1995) and III (2001-2002). ACEs included childhood sexual abuse, physical abuse, two neglect indicators, and cumulative ACEs. Legal (e.g. creatine monohydrate) and illegal (e.g. non-prescription anabolic-androgenic steroids; AAS) PES use was assessed. RESULTS: Sexual abuse had the greatest effect and predicted higher odds of legal PES use (men: adjusted odds ratio [AOR] 1.66, 95% confidence interval [CI] 1.06-2.59; women: AOR 3.74, 95% CI 1.63-8.59) and AAS use (men: AOR 8.89, 95% CI 5.37-14.72; women: AOR 5.73, 95% CI 2.31-14.18). Among men, a history of physical abuse (AOR 3.04, 95% CI 2.05-4.52), being left alone by a parent/guardian (AOR 2.33, 95% CI 1.50-3.60), and basic needs not being met (AOR 3.47, 95% CI 2.30-5.23) predicted higher odds of AAS use. Among women, basic needs not being met (AOR 2.94, 95% CI 1.43-6.04) predicted higher odds of AAS use. Among both men and women, greater number of cumulative ACEs predicted higher odds of both legal and illegal PES use. CONCLUSIONS: ACEs predict greater PES use among young adults. Clinicians should monitor for PES use among those who have experienced ACEs and provide psychoeducation on the adverse effects associated with PES use.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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.
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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 découle