A person-centered examination of adverse childhood experiences and associated distal health, mental health, and behavioral outcomes in the United Arab Emirates
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: An increasing body of evidence highlights the utility of examining adverse childhood experiences (ACEs) utilizing person-centered analytical approaches, particularly for understanding the organization and co-occurrence of ACEs, and their contributions to risk, vulnerability, and the development of intervention efforts. METHODS: In the first study of its kind, this paper uses Latent Class Analysis, to assess ACEs among a large community sample in Abu Dhabi, capital city of the United Arab Emirates, by examining patterns of ACEs and their associated impact on health, mental health, behavioral risk, and adult psychological function in a cross-sectional sample of 922 members of the Abu Dhabi community. RESULTS: Findings support a 3-class solution, representing low-to-no ACEs, Household ACEs, and Violence ACEs among this sample, with variability in the age, sex, and nationality status reflected across classes. ACE categories notably differentiated later adult risk for a suite of diagnoses of health and mental health disorders, risk for elevated screening values for depression, anxiety and stress, and a range of adult risk-related behaviors. CONCLUSION: These findings are considered in line with the extant literature and form the basis of considerable public health policy and intervention planning in Abu Dhabi, the United Arab Emirates, and the Arab region.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».