Childhood Maltreatment and Psychiatric Comorbidity in Immune-Mediated Inflammatory Disorders
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine whether childhood maltreatment is associated with immune-mediated inflammatory disorders (IMIDs; multiple sclerosis [MS], inflammatory bowel disease [IBD], and rheumatoid arthritis [RA]). We further aimed to determine the relationship between maltreatment and psychiatric comorbidity in IMIDs and whether these relationships differed across IMID. METHODS: Six hundred eighty-one participants (MS, 232; IBD, 216; RA, 130; healthy controls, 103) completed a structured psychiatric interview to identify psychiatric disorders, and the Childhood Trauma Questionnaire to evaluate five types of maltreatment: emotional abuse, physical abuse, sexual abuse, emotional neglect, and physical neglect. We evaluated associations between maltreatment, IMID, and psychiatric comorbidity using multivariable logistic regression models. RESULTS: The prevalence of having ≥1 maltreatment was similar across IMID but higher than in controls (MS, 63.8%; IBD, 61.6%; RA, 62.3%; healthy controls, 45.6%). Emotional abuse was associated with having an IMID (adjusted odds ratio [aOR] = 2.37; 1.15-4.89). In the sex-specific analysis, this association was only present in women. History of childhood maltreatment was associated with a lifetime diagnosis of a psychiatric disorder in the IMID cohort (OR = 2.24; 1.58-3.16), but this association did not differ across diseases. In those with IMID, total types of maltreatments (aOR = 1.36; 1.17-1.59) and emotional abuse (aOR = 2.64; 1.66-4.21) were associated with psychiatric comorbidity. CONCLUSIONS: Childhood maltreatment is more common in IMID than in a healthy population and is associated with psychiatric comorbidity. Given the high burden of psychiatric disorders in the IMID population, clinicians should be aware of the contribution of maltreatment and the potential need for trauma-informed care strategies.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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) | 0,004 | 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 ».