Examining the unique contributions of parental and youth maltreatment in association with youth mental health problems
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Extensive research seeks to understand the intergenerational impact of child maltreatment. However, it remains unclear how parent's history of child maltreatment (PCM) is associated with child mental health, after accounting for children's experiences of maltreatment and other proximal risk factors. OBJECTIVE: This study examines the associations between PCM and youth internalizing and externalizing problems, while accounting for youth experiences of maltreatment (YM), and parent mental health and positive parenting. PARTICIPANTS AND SETTING: Youth aged 14 to 17 years (N = 2266) participated in the 2014 Ontario Child Heath Study. METHODS: Parents and youth reported their experiences of child maltreatment. Parent-report and self-reports of youth internalizing and externalizing problems were also collected. Number of subtypes of maltreatment and specific subtypes of maltreatment were examined. Parents reported their own mental health problems and positive parenting practices. RESULTS: Regarding number of maltreatment subtypes, initially PCM was associated with parent-reported, but not self-reported, youth internalizing and externalizing problems. After accounting for YM, parent mental health problems and positive parenting, only YM remained significant. Regarding specific subtypes of maltreatment, both parent and youth emotional abuse were related to parent- and youth-reported internalizing and externalizing problems, after controlling for other maltreatment subtypes. However, the effects of parent emotional abuse became nonsignificant after accounting for YM and proximal risk factors. CONCLUSIONS: Findings indicate: 1) the unique associations between specific PCM and YM subtypes and youth mental health problems; 2) the role of proximal risk factors in explaining the association between PCM and youth mental health; and 3) the importance of multiple informants of youth mental health problems.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 |
| 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 ».