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Enregistrement W4287844703 · doi:10.3386/w30284

World War II Blues: The Long–lasting Mental Health Effect of Childhood Trauma

2022· report· en· W4287844703 sur OpenAlexaff
Mevlude Akbulut‐Yuksel, Erdal Tekin, Belgi Turan

Notice bibliographique

RevueNational Bureau of Economic Research · 2022
Typereport
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePosttraumatic Stress Disorder Research
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesWorld Health Organization
Mots-clésBluesMental healthPsychologyWorld War IIPsychiatryDevelopmental psychologyHistoryArt historyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There has been a revival of warfare and threats of interstate war in recent years as the number of countries engaged in armed conflict surged dramatically, reaching to levels unprecedented since the end of Cold War.This is happening at a time when the global burden of mental health illness is also on the rise.We examine the causal impact of early life exposure to warfare on long-term mental health, using novel data on the amount of bombs dropped in German cities by Allied Air Forces during World War II (WWII) and German Socioeconomic Panel.Our identification strategy leverages a generalized difference-in-differences design, exploiting the plausibly exogenous variation in the bombing intensity suffered by German cities during the war as a quasiexperiment.We find that cohorts younger than age five at the onset of WWII or those born during the war are in significantly worse mental health later in life when they are between ages late 50s and 70s.Specifically, an increase of one-standard deviation in the bombing intensity experienced during WWII is associated with about a 10 percent decline in an individual's long-term standardized mental health score.This effect is equivalent to a 16.8 percent increase in the likelihood of being diagnosed with clinical depression.Our analysis also reveals that this impact is most pronounced among the youngest children including those who might have been in-utero at some point during the war.Our investigation further suggests that measures capturing the extent of destruction in healthcare infrastructure, the increase in the capacity burden of the healthcare system, and wealth loss during WWII exacerbate the adverse impact of bombing exposure on long-term mental health, while the size of war relief funds transferred to municipalities following the war has a mitigating impact.Our findings are robust across a variety of empirical checks and specifications.With the mental health impact of childhood exposure to warfare persisting well into the late stages of life, the global burden of mental illness may be aggravated for many years to come.Our findings imply that prioritizing children and a long-term horizon in public health planning and response may be critical to mitigating the adverse mental health consequences of exposure to armed conflict.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,000

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.

Tête enseignante Opus0,333
Tête enseignante GPT0,567
Écart entre enseignants0,235 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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