Early childhood trauma and its long-term impact on cognitive and emotional development: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Childhood trauma has profound, long-term effects on cognitive and emotional development. This systematic review and meta-analysis sought to synthesis the evidence around the long-term impact of human childhood trauma on domains of cognition and emotion in order to inform interventions and public health strategies. METHODS: We systematically reviewed 465 studies from PubMed, Cochrane Library, and Google Scholar, 9 studies were included after duplicates were removed and inclusion and exclusion criteria were applied, and all 9 studies were aimed at low-income people in the United States. Data on study design, trauma types, and cognitive/emotional outcomes were extracted. Study quality was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale (NOS) and Cochrane Risk of Bias Tool (RoB 2). Random-effects meta-analysis and subgroup analyses (processing speed, attention, working memory, emotion regulation, executive function) were conducted using R software. RESULTS: : 77-98%) reflected variability in trauma types and assessments. The pooled effect size (SMD = 1.57, 95% CI: [-0.12, 3.26]) highlighted trauma's pervasive impact. CONCLUSION: Childhood trauma disproportionately impairs attention and working memory. These findings, however, point to the importance of early screening, trauma-informed care and targeted interventions to ameliorate the long-term consequences of trauma, even with high heterogeneity. Methodological variability should be addressed to inform prevention and treatment strategies in future research, as well as resilience factors explored.
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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 | 0,014 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,036 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 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 ».