Caregiver and Child Adverse Childhood Experiences: A Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Exposure to adverse childhood experiences (ACEs) is associated with adverse impacts on subsequent generations. The extent to which caregiver ACEs are associated with their child's ACE score is unclear. OBJECTIVE: To meta-analytically examine the association between caregiver and child ACE score. Potential moderators of this association were explored. DATA SOURCES: Systematic searches were conducted using MEDLINE, Embase, PsycINFO, and CINHAL from 1998, the year the ACEs questionnaire was published, to February 19, 2024. STUDY SELECTION: Inclusion criteria were that the ACEs questionnaire was completed for both caregiver and child, an effect size was available, and the study was published in English. DATA EXTRACTION: Variables extracted included sample size and magnitude of association between caregiver ACEs and child ACEs, mean caregiver and child age, sex (% female), race and ethnicity, and informant of ACEs. RESULTS: Seventeen samples (4872 caregiver-child dyads) met inclusion criterion. Results revealed a large pooled-effect size between caregiver and child ACEs (r = 0.33; 95% CI, 0.25-0.41; P < .001), such that higher caregiver ACEs score was associated with higher child ACEs score. This association was stronger among studies with younger caregivers and studies that utilized caregiver-report compared with child self-report of ACEs. LIMITATIONS: Many studies were conducted in North America with female caregiver samples, limiting generalizability beyond these populations. CONCLUSIONS: Caregiver ACEs were strongly associated with child ACEs. Prevention and intervention efforts for caregivers should be trauma informed and focused on bolstering protective factors that may break cycles of intergenerational risk.
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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 | 0,018 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,047 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».