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Enregistrement W7114984728 · doi:10.1093/pch/pxaf116.051

51 Association between trajectories of childhood adversity and mental health and lifestyle behaviours in adolescence in a longitudinal cohort of Canadian children.

2025· article· en· W7114984728 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevuePaediatrics & Child Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild Abuse and Trauma
Établissements canadiensCentre hospitalier de l'Université LavalUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthAssociation (psychology)Longitudinal studySuicide preventionPoison controlInjury preventionCohortCohort studyOccupational safety and health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Adverse childhood experiences (ACEs) are strongly associated with adult negative health outcomes and harmful lifestyle behaviours. Most research measured ACEs retrospectively through adult recall or at one or two times across childhood, limiting our understanding of the timing, frequency and patterns of ACEs across childhood. The impact of repeated or early exposure to ACEs is well-documented, presenting a strong case for identifying the evolving patterns of ACEs exposure across childhood. Few studies, and none in Canada, have described the distribution of children across distinct groups of ACEs exposure and if belonging to such group impacts mental health and lifestyle behaviors during adolescence. Objectives This study aimed to describe the trajectories of ACEs among children from 0 to 13 years old in the province of Quebec, Canada and to examine the association between the ACEs trajectories during childhood and mental health diagnosis and lifestyle behaviours at 17 years old. Design/Methods Data from the Quebec Longitudinal Study of Child Development, which followed babies born in Quebec in 1997-1998 until 25 years old, was used. Six categories of ACEs were examined at 8 different time points between 5 months and 13 years of age: physical abuse, emotional abuse, violence against the mother, maternal substance abuse, maternal depression, and peer victimization. Each ACE category was assessed using one to three questions at each time points. A cumulative score, ranging from 0 to 6, was created for each time point. Trajectories were estimated using latent class growth analysis. Outcomes included four lifestyle behaviours (regular substance use, tobacco use, binge drinking and sedentary lifestyle) self-reported by the 17 years old adolescent and youth mental health diagnosis reported by the primary care provider. Weighted multiple logistic regression was used to assess the association with mental health and lifestyle behaviours at 17 years old. Results The analysis revealed three latent trajectories: a low, medium and high ACE group. ACE scores remained relatively stable across childhood for all three trajectories. Adolescents in the high ACE group had higher odds of engaging in regular drug use, regular smoking and adopting a sedentary lifestyle. No association was found between high ACE and mental health diagnosis or binge drinking. Conclusion A small group of children was identified as being chronically exposed to high levels of adversity. Membership to this group was associated with harmful lifestyle behaviours.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,198

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,261 · 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'admission2
Résumé présentoui

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