A Preliminary Investigation of a Conceptual Model Describing the Associations Between Childhood Maltreatment and Alcohol Use Problems
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: Childhood maltreatment has been linked to numerous adverse outcomes in adulthood, including problem substance use. However, not all individuals exposed to childhood maltreatment develop substance use problems, indicating the role of other factors in influencing this outcome. Past work suggests that adverse early life experiences, including childhood maltreatment, lead to neurobiological changes in frontolimbic functions that, in turn, result in altered stress and reward responses, heightened impulsivity, affect dysregulation, and, ultimately, increased risk for maladaptive behaviors such as substance use. The aim of this preliminary investigation using cross-sectional data was to test associations between these factors in the relationship between childhood maltreatment and alcohol use problems in a sample of emerging adults. Methods: Emerging adults (18–30 years old) who identified as regular drinkers (i.e., drinking at least 2–4 times in the past month) were recruited from a crowd-sourcing platform (Prolific) as well as community samples. Participants completed online standardized questionnaires assessing reward sensitivity and responsiveness, impulsivity, emotion regulation, and alcohol consequences. Results: Path analyses demonstrated good fit for the data (SRMR = 0.057, RMSEA = 0.096, 90% CI [0.055, 0.142], CFI = 0.957). Childhood maltreatment was associated with reward responsiveness (β = −0.026, Z = −4.222, p < 0.001) and emotion dysregulation (β = 0.669, Z = 9.633, p < 0.001), which in turn was associated with urgency and, subsequently, alcohol consequences (β = 0.758, Z = 7.870, p < 0.001). Conclusions: Although these findings are preliminary, the current study is one of the first to test a comprehensive model addressing the relationship between childhood maltreatment and alcohol use problems. The findings have the potential to inform treatment strategies that target motivation and goal-directed action for reducing and managing consequences associated with childhood maltreatment. Future research should test the model using longitudinal data to address the limitations of a cross-sectional study and assess temporal associations between constructs.
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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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».