Measuring Adverse Childhood Experiences: Comparing Individual, Composite, Score‑based and Latent Profile‑based Scoring Schemas Among Gay, Bisexual, and Other Men Who Have Sex with Men
Notice bibliographique
Résumé
Adverse childhood experiences (ACEs; e.g., neglect, sexual abuse) among gay, bisexual, and other men who have sex with men (GBM) may not occur in isolation, but may be connected and occur in clusters. Most studies have measured ACEs individually, hierarchically, additively, or in a binary fashion (presence or absence of ACEs), rather than treating them as connected and clustered. This study examined these competing approaches of scoring ACEs and their relative power at predicting health outcomes. We examined abuse (sexual, physical, and emotional) and neglect (physical and emotional) experiences among a non-random sample of 470 Toronto GBM using the Childhood Trauma Questionnaire Short Form subscales. We compared five scoring schemas: (1) five individual scores for each form of maltreatment; (2) a composite score summing all of the maltreatment scores; (3) a hierarchical regression model with sexual abuse entered first then followed by physical abuse, emotional abuse, physical neglect, and emotional neglect; (4) a severity-based categorization; and (5) a latent profile-based categorization. Experiences of abuse and neglect were not uncommon (22-33%) and some participants experienced multiple forms of abuse and neglect (r = .33-.65, df = 464-467; p < .001; shared variance, r2 = 11-43%). Results show the dose-response effects of ACEs and highlight the importance of examining ACEs in clusters rather than individually. Latent profile analysis identified GBM who experienced multiple and frequent ACEs, and also identified the types of ACEs they experienced: crucial information that was obscured in score-based or severity-based approaches.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».