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Enregistrement W4404468000 · doi:10.1159/000542392

Adverse Childhood Experiences Are Associated with Mental Health Problems Later in Life: An Umbrella Review of Systematic Review and Meta-Analysis

2024· review· en· W4404468000 sur OpenAlexaboutno aff
Biruk Beletew Abate, Ashenafi Kibret Sendekie, Abebe Merchaw, Gebremeskel Kibret Abebe, Molla Azmeraw, Addis Wondmagegn Alamaw, Alemu Birara Zemariam, Tegene Atamenta Kitaw, Amare Kassaw, Tilahun Wodaynew, Ayelign Mengesha Kassie, Gizachew Yilak, Mulat Awoke Kassa

Notice bibliographique

RevueNeuropsychobiology · 2024
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild Abuse and Trauma
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeta-analysisMental healthContext (archaeology)ScopusSubgroup analysisSystematic reviewMedicinePublication biasMEDLINEPsychiatryPsychologyGerontologyInternal medicineGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Evidence suggested a link between early adversity and mental health problems. However, it is unclear how much adverse childhood experiences (ACEs) contribute to mental health problems because researchers have produced inconsistent findings. Therefore, the objective of this umbrella review was to combine the contradictory data regarding the effect of ACEs on the development of mental health problems later in life in the global context. METHODS: PubMed, Embase, Scopus, Web of Sciences, Cochrane Database of Systematic Reviews, Scopus, and Google Scholar which reported the effect of ACEs on the development of mental health problems was searched. The quality of the included studies was assessed using the Assessment of Multiple Systematic Reviews (AMSTAR). A weighted inverse variance random-effects model was applied to find the pooled estimates. The subgroup analysis, heterogeneity, publication bias, and sensitivity analysis were also assessed. RESULTS: Forty-three SRM with 14,707,614 study participants were included. The pooled effect of ACEs on the development of mental health problems later in life in the global context is found to be (AOR = 1.66 [1.46, 1.87]). Subgroup analysis based on country revealed (AOR = 1.67 [1.23, 2.11]) in UK, (AOR = 0.61 [0.41, 0.81]) in Canada, (AOR = 1.55 [1.40, 1.69]) in Brazil, (AOR = 5.65 [4.12, 7.18]) in Ethiopia, (AOR = 1.92 [1.45, 2.38]) in USA, (AOR = 2.30 [1.89, 2.72]) in Australia, and (AOR = 1.66 [1.46, 1.87]) in Ireland. While subgroup analysis based on types of adverse childhood adverse experience: domestic violence (AOR = 4.13 [1.96, 6.30]), maltreatment (AOR = 1.5 [0.79, 2.21]), physical abuse (AOR = 1.56 [1.43, 1.63]), sexual abuse (AOR = 2.07 [1.63, 2.51]), child abuse (AOR = 5.66 [4.12, 7.18]), parental mental health problem (AOR = 1.73 [1.39, 2.08]), bullying (AOR = 1.99 [1.69, 2.29], neglect (AOR = 2.11 [1.53, 2.69]), and parental divorce (AOR = 1.66 [1.46, 1.87]). Based on the type of mental health problem, the pooled effect size is 1.87 (1.45, 2.30) for depression and 1.67 (1.22, 2.13) for anxiety. CONCLUSION: This umbrella review revealed that ACE is significantly associated (with 66% increased risk) with anxiety and depression later in life in a global context. This association is most noticeable when one is subjected to domestic violence, maltreatment, physical abuse, sexual abuse, child abuse, parental mental health problems, bullying, neglect, and parental divorce. Childhood periods are a critical window of opportunity for reducing the risk of developing mental illness in the future and for implementing intervention measures. Preventing childhood maltreatment and addressing psychiatric risk factors can prevent psychopathology. Longitudinal studies are needed to optimize healthcare responses to ACEs. Increased awareness and public health interventions are needed to prevent childhood adversity and prevent mental problems among these victims. To optimize healthcare responses to unfavorable outcomes of childhood adversities, longitudinal and intervention research findings, more public health initiatives, and awareness are required.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,465
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0130,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,109
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,280 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations45
Publié2024
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Résumé présentoui

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