The Timing Effect of Childhood Maltreatment in Depression: A Systematic Review and meta-Analysis
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
Although empirical evidence has confirmed the causal relationship between childhood maltreatment and depression, findings are inconsistent on the magnitude of the effect of age of exposure to childhood maltreatment on psychological development. This systematic review with meta-analysis aims to comprehensively synthesize the literature on the relationship between exposure age of maltreatment and depression and to quantitatively compare the magnitude of effect sizes across exposure age groups. Electronic databases and grey literature up to April 6th, 2022, were searched for English-language studies. Studies were included if they: 1) provided the information on exposure age; and 2) provided statistical indicators to examine the relationship between childhood maltreatment and depression. Fifty-eight articles met eligibility criteria and were included in meta-analyses. Subgroup analyses were conducted based on subtypes of maltreatment and measurements of depression. Any kind of maltreatment (correlation coefficient [r] = 0.17, 95% CI = 0.15–0.18), physical abuse (r =0.13, 95% CI = 0.10–0.15), sexual abuse (r = 0.18, 95% CI = 0.15–0.21), emotional abuse (r = 0.17, 95% CI=0.11–0.23), and neglect (r = 0.08, 95% CI=0.06–0.11) were associated with an increased risk of depression. Significant differential effects of maltreatment in depression were found across age groups of exposure to maltreatment (Q = 34.81, p < 0.001). Age of exposure in middle childhood (6–13 years) had the highest risk of depression, followed by late childhood (12–19 years) and early childhood (0–6 years). Implications of the findings provide robust evidence to support targeting victimized children of all ages and paying closer attention to those in middle childhood to effectively reduce the risk of depression.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 découle