Admissions for psychosis following agency-notified child maltreatment at 40-year-follow-up: Results from the Childhood Adversity and Lifetime Morbidity (CALM) cohort
Notice bibliographique
Résumé
There is substantial evidence of an association between self-reported child maltreatment (CM) and subsequent psychosis in retrospective data. Such findings may be affected by recall bias. Prospective studies of notifications to statutory agencies address recall bias but are less common and subject to attrition bias. These studies may therefore be underpowered to detect significant associations for some CM types such as sexual abuse. This study therefore linked administrative health data to a large birth cohort that included notifications to child protection agencies. We assessed psychiatric outcomes of CM as measured by inpatient admissions for non-affective psychoses (ICD10 codes F20-F29) to both public and private hospitals in Brisbane, Australia. Follow-up was up to 40 years old. There were 6087 cohort participants whose data could be linked to the administrative health data. Of these, 10.1 % had been the subject of a CM notification. Seventy-two participants (1.2 %) had been admitted for non-affective psychosis by 40-year follow-up. On adjusted analysis, all notified and substantiated types of CM were associated with admissions for non-affective psychosis. This included neglect, physical, sexual or emotional abuse, as well as notifications for multiple CM types. For instance, there was a 2.72-fold increase in admissions following any agency notification (95 % CI = 1.53-4.85). All maltreatment types therefore show a significant association with subsequent admissions for psychosis up to the age of 40. Screening for CM in individuals who present with psychosis is, therefore, indicated, as well as greater awareness that survivors of CM may be at higher risk of developing psychotic symptoms.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».