Associations between child maltreatment and hospital admissions for alcohol and other substance use‐related disorders up to 40 years of age: Results from the Childhood Adversity and Lifetime Morbidity study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: Evidence on the associations between child maltreatment (CM), alcohol use disorders (AUDs) and other substance use disorders (SUDs) comes largely from retrospective studies. These rely on self-reported data, which may be impacted by recall bias. Using prospective CM reports to statutory agencies, we measured associations between CM notifications and inpatient admissions for AUDs and SUDs up to 40 years of age. DESIGN, SETTING AND PARTICIPANTS: Observational study linking administrative health data from Queensland, Australia to prospective birth cohort data comprising both agency-reported and substantiated notifications of CM. MEASUREMENTS: Outcomes were inpatient admissions for AUDs and SUDs based on ICD-10-Australian modification (AM)-coded primary diagnoses. Unadjusted and adjusted logistic regression analyses were undertaken. FINDINGS: Ten per cent (n = 609) of the cohort had a history of agency-reported or substantiated CM notifications before age 15. These individuals had higher adjusted odds of being admitted for AUDs and SUDs. For AUDs, the adjusted odds of inpatient admission were 2.86 [95% confidence interval (CI) = 1.73-4.74] greater where there was any previous agency-reported CM and 3.38 (95% CI = 1.94-5.89) greater where there was any previous substantiated CM. For SUDs, the adjusted odds of inpatient admission were 3.34 (95% CI = 2.42-4.61) greater where there was any previous agency-reported CM and 2.98 (95% CI = 2.04-4.36) greater where there was any previous substantiated CM. CONCLUSIONS: People with a history of child maltreatment appear to have significantly higher odds of inpatient admissions for alcohol use disorders and other substance use disorders up to 40 years of age compared to people with no history of child maltreatment.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».