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Enregistrement W4406863515 · doi:10.1136/bmjph-2024-002007

Adverse childhood experiences and perceived body size across the life course: a longitudinal study using data from the Canadian Longitudinal Study on Aging (CLSA)

2025· article· en· W4406863515 sur OpenAlexafffundabout
Vanessa De Rubeis, Andrea González, Lauren E. Griffith, Jean‐Éric Tarride, Laura N. Anderson

Notice bibliographique

RevueBMJ Public Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild Abuse and Trauma
Établissements canadiensSt. Joseph’s Healthcare HamiltonPrograms for Assessment of Technology in Health Research InstituteImpactMcMaster University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchGovernment of Canada
Mots-clésLongitudinal studyLife course approachDemographyOddsMultinomial logistic regressionPsychologyAssociation (psychology)Generalized estimating equationOdds ratioLatent growth modelingLongitudinal dataLogistic regressionDevelopmental psychologyGerontologyMedicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Early life adversity has long-term effects; however, the influence on changes in body size across the life course is not well understood. Objectives of this study were to define trajectories of body size across the life course and to evaluate the association between adverse childhood experiences (ACEs) and perceived life course body size trajectories. Methods: A longitudinal study using data from the Canadian Longitudinal Study on Aging (CLSA) was conducted (n=11 830). Adults aged 49-93 were asked to recall eight ACEs and their perceived body size at ages 25, 45, 55, 65 and current using pictograms. Body size trajectories were identified using latent class growth mixture modelling. Multinomial logistic regression was used to estimate ORs and 95% CIs for the association between ACEs and perceived body size trajectories. Effect modification by sex was explored. Results: Six distinct life course body size trajectories were identified: consistently low (9.7%), consistently mid-size (24.7%), moderate increase (37.4%), strong increase (14.7%), decline (4.9%) and consistently high (8.6%). High ACE exposure, compared with none, was associated with increased odds of the strong increase (OR: 1.49; 95% CI: 1.21 to 1.83) and consistently high (OR: 1.36; 95% CI: 1.08 to 1.73) body size trajectories, compared with the moderate-increase trajectory. For females, there was a strong association for those who reported 4-8 ACEs with the consistently high trajectory (OR: 1.70; 95% CI: 1.24 to 2.34) but no association for males (OR: 0.99; 95% CI: 0.69 to 1.41). Discussion: Distinct patterns of body size throughout the life course exist. ACEs are associated with trajectories that are characterised by obesity incidence in both early and later life.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,296
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,216
Tête enseignante GPT0,470
Écart entre enseignants0,255 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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