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Enregistrement W4412461618 · doi:10.1016/j.schres.2025.07.010

Contact with health services for adverse childhood experiences and subsequent risk of non-affective psychotic disorder: Population-based evidence from Ontario, Canada

2025· article· en· W4412461618 sur OpenAlexafffundabout
Ramez Salama, Rebecca Rodrigues, Jinette Comeau, Yun-Hee Choi, Martin Rotenberg, Jordan Edwards, Britney Le, Kelly K. Anderson

Notice bibliographique

RevueSchizophrenia Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild Abuse and Trauma
Établissements canadiensLondon Health Sciences CentreHamilton Health SciencesChildren’s Health Research InstituteCentre for Addiction and Mental HealthWestern University
Organismes subventionnairesIndustrial Research and Consultancy CentreCanadian Institutes of Health ResearchOntario Ministry of Health and Long-Term CareInstitute for Clinical Evaluative SciencesCanada Research ChairsChildren's Health Research Institute
Mots-clésAdverse Childhood ExperiencesPsychiatryPopulationPsychologyMedicineClinical psychologyEnvironmental healthMental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: We sought to estimate the association between indicators of health service contact for adverse childhood experiences (ACEs) and the risk of psychotic disorders using population-based health administrative data. METHODS: We accessed the Ontario-MINDS cohort, constructed using population-based health administrative data. The cohort included children born between 1992 and 1996, linked to maternal health records, and followed to age 27-31 years to identify incident non-affective psychotic disorder (NAPD) using a validated algorithm. We conducted a scoping review to identify codes indicative of ACE-related health service contacts prior to age 12 years, including indicators of abuse, neglect, and household dysfunction. Multivariable modified Poisson regression models were estimated to obtain incidence rate ratios (IRR) and 95 % confidence intervals (CI). RESULTS: In our analytic sample (n = 559,073), 27.1 % had a health service contact for one or more ACEs. The risk of NAPD was 51 % higher for those with a contact for household dysfunction (IRR = 1.51;95%CI = 1.45,1.58), 78 % higher for those with a contact for abuse/neglect (IRR = 1.78;95%CI = 1.58,2.01), and nearly three-fold higher among those who had health service contacts for both household dysfunction and abuse/neglect (IRR = 2.61;95%CI = 2.38,2.85). We also found a gradient effect, and people with health service contacts for 4+ ACE subtypes had a substantially elevated risk of NAPD (IRR = 4.04; 95%CI = 3.26,5.01), relative to those with no ACE-related contacts. CONCLUSIONS: Our findings add population-based evidence to the growing body of literature showing the detrimental effects of ACEs on serious mental disorders, and highlight the utility of administrative databases for advancing research in this field.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,262

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,009
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,319 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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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