Population attributable fractions of adolescent health and well-being outcomes associated with adverse childhood experiences in a provincially representative sample in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Background: It is well known that Adverse Childhood Experiences (ACEs) are associated with poor health and well-being outcomes among adult samples. However, there are notable gaps in examining these relationships among youth. Objective: The objectives were to examine: a) the prevalence of an expanded list of ACEs among adolescents, b) ACEs sex differences, c) associations between ACEs and several adolescent health and at-risk behavioural outcomes, and d) the population attributable fractions (PAFs) for three ACE groupings (i.e., child maltreatment, household challenges, and peer victimization). Study design: Cross-sectional. Participants and setting: Data were from the provincially-representative, cross-sectional 2014 Ontario Child Health Study (N = 6537 dwellings, response rate = 50.8%). One randomly selected child aged 14–17 years old (n = 2910) from each household was included. Methods: The majority of measures (nine ACEs and six health and well-being outcomes) were self-reported (three household challenges ACEs and physical health were collected from parents/caregivers). Descriptive statistics estimated the prevalence of ACEs for the sample and by sex. Logistic regressions tested associations between individual ACEs and seven outcomes. Population attributable fractions (PAFs) were computed for three ACE groupings with each outcome. Findings: ACEs prevalence ranged from 1.8% to 47.4% with several noted sex differences. Each ACE was associated with four or more studied outcomes. PAFs ranged from 3.5% to 47.8%, varying for each ACEs grouping. Conclusion: The significant associations and estimated proportions of poor adolescent outcomes attributed to ACEs indicate that identifying approaches aimed at preventing these experiences could have a substantial impact on youth health and well-being.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».