Exposure to Gun Violence: Associations with Anxiety, Depressive Symptoms, and Aggression among Male Juvenile Offenders
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To examine whether at-risk male youth experience increases in anxiety, depressive symptoms, and aggression during years when they are exposed to gun violence, adjusting for relevant covariates.Method: Participants were 1,216 male, justice-involved adolescents who were recently arrested for the first time for a moderate offense. They were interviewed 9 times over 5 years. Fixed effects (within-individual) regression models were used to estimate concurrent associations between exposure to gun violence and three outcomes: depressive symptoms, anxiety symptoms, and aggression (both overall and separately for proactive and reactive aggression). The reverse direction (anxiety, depressive symptoms, and aggression predicting gun violence exposure) was also modeled.Results: After controlling for covariates, exposure to gun violence was significantly associated with increases in reactive aggression and, to a lesser extent, increases in proactive aggression. In addition, gun violence exposure was associated with increased anxiety but not depressive symptoms. We found no support for the reverse direction.Conclusions: At-risk males experienced significant increases in anxiety and aggression (particularly reactive aggression) during years when they are exposed to gun violence, even after accounting for several potential confounding factors. The greater impact on reactive aggression suggests that exposure to gun violence may affect self-regulation and/or social information processing. The analyses shed light on the less-visible damage wrought by gun violence and underscore the importance of mental health screening and treatment for youth who have been exposed to violence – especially gun violence – both to assist individual youths and to disrupt cycles of violence.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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.
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 ».