Association Between Adverse Childhood Experiences Score and Traumatic Brain Injury Occurrence: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Adverse childhood experiences (ACEs) and traumatic brain injuries (TBI) are highly prevalent globally, and both are associated with long-term negative health outcomes across the lifespan. Past research exploring the potential association between ACEs and TBI occurrence has demonstrated mixed findings. Thus, we conducted a systematic review and meta-analysis to examine the association between the ACEs measure and TBI occurrence. Moderator analyses were conducted to determine whether certain factors, including participant age, sex, and geographical location, modified the association between ACEs score and TBI occurrence. Searches were conducted in PsycINFO, MEDLINE, Embase, and CINHAL for studies published between January 1, 1998, and February 19, 2024. A total of 42 full-text articles were screened against inclusion criteria (i.e., measure of ACEs using the original 8- or 10-item scale or another composite measure of ACEs, TBI occurrence, and effect size for the association between ACEs score and TBI). Eight studies and 10 samples ( N = 4954) were included in the meta-analysis. The data were synthesized using a random-effects multilevel meta-analysis, which revealed a significant large positive association between ACEs score and TBI occurrence, r = 0.31, 95% confidence interval [0.13, 0.49], p < 0.001. Moderator analyses did not yield significant results. The current findings demonstrate that individuals who reported a higher ACEs score were more likely to have reported sustaining a TBI, highlighting a need for trauma-informed efforts to prevent TBI and its adverse effects.
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 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 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,035 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».