Prevalence of Adverse Childhood Experiences in Child Population Samples
Notice bibliographique
Résumé
Importance: Exposure to adverse childhood experiences (ACEs) before the age of 18 years is a major contributor to the global burden of disease and disability. Objective: To meta-analyze data from samples with children 18 years or younger to estimate the average prevalence of ACEs, identify characteristics and contexts associated with higher or lower ACE exposure, and explore methodological factors that might influence these prevalence estimates. Design, Setting, and Participants: Studies that were published between January 1, 1998 and February 19, 2024, were sourced from MEDLINE, PsycINFO, CINHAL, and Embase. Inclusion criteria required studies to report the prevalence of 0, 1, 2, 3, or 4 or more ACEs using an 8- or 10-item ACEs questionnaire (plus or minus 2 items), include population samples of children 18 years or younger, and be published in English. Data from 65 studies, representing 490 423 children from 18 countries, were extracted and synthesized using a multicategory prevalence meta-analysis. These data were analyzed from February 20, 2024, through May 17, 2024. Main Outcomes and Measures: ACEs. Results: The mean age of children across studies was 11.9 (SD, 4.3) years, the age range across samples was 0 to 18 years, and 50.5% were female. The estimated mean prevalences were 42.3% for 0 ACEs (95% CI, 25.3%-52.7%), 22.0% for 1 ACE (95% CI, 9.9%-32.7%), 12.7% for 2 ACEs (95% CI, 3.8%-22.3%), 8.1% for 3 ACEs (95% CI, 1.4%-16.8%), and 14.8% for 4 or more ACEs (95% CI, 5.1%-24.8%). The prevalence of 4 or more ACEs was higher among adolescents vs children (prevalence ratio, 1.16; 95% CI, 1.04-1.30), children in residential care (1.26; 95% CI, 1.10-1.43), with a history of juvenile offending (95% CI, 1.29; 1.24-1.34), and in Indigenous peoples (1.63; 95% CI, 1.28-2.08), as well as in studies where file review was the primary assessment method (1.29; 95% CI, 1.23-1.34). The prevalence of 0 ACEs was lower in questionnaire-based studies where children vs parents were informants (0.85; 95% CI, 0.80-0.90). Conclusions: In this study, ACEs were prevalent among children with notable disparities across participant demographic characteristics and contexts. As principal antecedent threats to child and adolescent well-being that can affect later life prospects, ACEs represent a pressing global social issue. Effective early identification and prevention strategies, including targeted codesigned community interventions, can reduce the prevalence of ACEs and mitigate their severe effects, thereby minimizing the harmful health consequences of childhood adversity in future generations.
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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 | 0,037 | 0,074 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,018 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».