An Association of Adverse Childhood Experiences with Binge Drinking in Adulthood: Findings from a Population-Based Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Adverse childhood experiences (ACEs) are a major public health issue linked to negative health outcomes. Yet, few recent studies drawing on national data have examined the association between ACEs and binge drinking. Objective: The objective of this study was to examine the association between ACEs and binge drinking among adults in the United States and whether this association is dependent on sex. Methods: Data for this study were obtained from the 2019 Behavioral Risk Factor Surveillance System survey. An analytic sample of 41,322 adults aged 18–64 years (50.7% male) from 17 states was analyzed using binary logistic regression. The outcome variable was binge drinking, and the main explanatory variable was ACEs. Results: Of the 41,322 respondents, 21.3% engaged in binge drinking. About 30% of the respondents had no ACEs and 23.9% had four or more ACEs. In the multivariable logistic regression, we observed that sex moderated the association between ACEs and binge drinking. Odds were 1.36 times higher for females who experienced two ACEs (aOR = 1.36 p < .05, 95% CI = 1.04–1.77) and 1.58 times higher for females who experienced three ACEs (aOR = 1.58 p < .01, 95% CI = 1.17–2.12) to engage in binge drinking. Other factors associated with binge drinking include younger age, non-Hispanic White, higher income level, higher education, not being married, being overweight, and history of cigarette smoking. Conclusion: The findings of this study underscore the importance of developing sex-appropriate screening and intervention strategies to support individuals exposed to ACEs and potentially mitigate negative health outcomes later in life.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».