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Enregistrement W4321202055 · doi:10.1016/j.pmedr.2023.102153

Adverse childhood experiences and sipping alcohol in U.S. children: Findings from the Adolescent Brain Cognitive Development Study

2023· article· en· W4321202055 sur OpenAlexaff
Jason M. Nagata, Natalia Smith, Omar M. Sajjad, Gabriel Zamora, Julia H. Raney, Kyle T. Ganson, Alexander Testa, Eric Vittinghoff, Dylan B. Jackson

Notice bibliographique

RevuePreventive Medicine Reports · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild Abuse and Trauma
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthAmerican Heart AssociationNational Heart, Lung, and Blood InstituteDoris Duke Charitable Foundation
Mots-clésMedicineAdverse Childhood ExperiencesAlcoholPoison controlInjury preventionCognitionOccupational safety and healthAlcohol consumptionPsychiatryPediatricsEnvironmental healthMental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this study was to explore the relationship between accumulating adverse childhood experiences (ACEs) and sipping alcohol in a large, nationwide sample of 9-to-10-year-old U.S. children. We analyzed data from the Adolescent Brain Cognitive Development (ABCD) Study (2016-2018). Of 10,853 children (49.1 % female), 23.4 % reported ever sipping alcohol. A greater ACE score was associated with a higher risk of sipping alcohol. Having 4 or more ACEs placed children at 1.27 times the risk (95 % CI 1.11-1.45) of sipping alcohol compared to children with no ACEs. Among the nine distinct ACEs examined, household violence (Risk Ratio [RR] = 1.13, 95 % CI 1.04-1.22) and household alcohol abuse (RR = 1.14, 95 % CI 1.05-1.22) were associated with sipping alcohol during childhood. Our findings indicate a need for increased clinical attention to alcohol sipping among ACE-exposed children.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,118
Score d'incertitude au seuil0,690

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,296 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations13
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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