Sexual Identity Is Associated With Adverse Childhood Experiences in US Early Adolescents
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine disparities in adverse childhood experiences (ACEs) by sexual identity in a national cohort of early adolescents. METHODS: We analyzed cross-sectional data from year 2 of the Adolescent Brain Cognitive Development study (N = 10,934, 2018-20, ages 10-14 years). Disparities in ACE scores across lesbian, gay, or bisexual (LGB), not sure, and heterosexual adolescents were assessed using multinomial logistic regression analyses. Logistic regressions estimated the associations between sexual identity and each individual ACE. Analyses were adjusted for potential confounders. RESULTS: In adjusted models, LGB adolescents had a higher risk of experiencing 2, 3, or ≥4 ACEs (relative risk ratios [RRR] = 1.57, 95% Confidence Interval (CI) 1.01-2.42), 3 (RR = 1.78, 95% CI 1.100-2.88), or ≥4 ACEs (RRR = 3.20, 95% CI 1.92-5.32), and not sure adolescents had a higher risk of having ≥4 ACEs (RRR = 2.17, 95% CI 1.22-3.87), compared to heterosexual adolescents. LGB and not sure adolescents had higher risks of reporting emotional abuse ("yes" OR = 4.21, 95% CI 1.84-9.61; "maybe" OR = 6.20, 95% CI 2.91-13.19) and parent mental illness ("yes" OR = 1.95, 95% CI 1.48-2.57; "maybe" OR = 1.63, 95% CI 1.21-2.18) compared to heterosexual adolescents. CONCLUSIONS: LGB adolescents and those questioning their sexual identity were at greater risk of having higher ACE scores, with LGB adolescents experiencing the highest risk of experiencing ACEs. LGB adolescents also had higher odds of reporting emotional and parent mental illness. Recognizing this heightened risk of ACEs in early adolescence is critical for designing clinic and school-based interventions.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».