Adverse Childhood Experiences and Cardiovascular Risk among Young Adults: Findings from the 2019 Behavioral Risk Factor Surveillance System
Notice bibliographique
Résumé
Background: Heart disease is the fourth leading cause of death for young adults aged 18–34 in the United States. Recent research suggests that adverse childhood experiences (ACEs) may shape cardiovascular health and its proximate antecedents. In the current study, we draw on a contemporary, national sample to examine the association between ACEs and cardiovascular health among young adults in the United States, as well as potential mediating pathways. Methods: The present study uses data from the 2019 Behavioral Risk Factor Surveillance System (BRFSS) to examine associations between ACEs and cardiovascular risk, as well as the role of cumulative disadvantage and poor mental health in these associations. Results: Findings indicate that young adults who have experienced a greater number of ACEs have a higher likelihood of having moderate to high cardiovascular risk compared to those who have zero or few reported ACEs. Moreover, both poor mental health and cumulative disadvantage explain a significant proportion of this association. Conclusions: The present findings suggest that young adulthood is an appropriate age for deploying prevention efforts related to cardiovascular risk, particularly for young adults reporting high levels of ACEs.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».