A Scoping Review on Adverse Childhood Experiences Studies Using Latent Class Analysis: Strengths and Challenges

潜在类模型 童年不良经历 心理干预 心理学 斯科普斯 包裹体(矿物) 梅德林 心理健康 社会心理学 政治学 精神科 统计 数学 法学
作者
Xiafei Wang,Linghua Jiang,Lauren Barry,Xiaoyan Zhang,Sara A. Vasilenko,Ryan D. Heath
出处
期刊:Trauma, Violence, & Abuse [SAGE Publishing]
卷期号:25 (2): 1695-1708 被引量:45
标识
DOI:10.1177/15248380231192922
摘要

Adverse childhood experiences (ACEs) studies reveal the profound impacts of experiencing trauma and hardships in childhood. However, the cumulative risk approach of treating ACEs obscures the heterogeneity of ACEs and their consequences, making actionable interventions impossible. latent class analysis (LCA) has increasingly been used to address these concerns by identifying underlying subgroups of people who experience distinctive patterns of co-occurring ACEs. Though LCA has its strengths, the existing research produces few comparable findings because LCA results are dependent on ACEs measures and indicators, which vary widely by study. Therefore, a scoping review of ACEs studies using LCA that focuses on ACEs measures, indicators, and findings is needed to inform the field. Following Arksey and O'Malley's five-stage scoping review methodological framework, we first identified 211 articles from databases of EBSCOhost, PubMed, and Scopus using "adverse childhood experiences" for title search and "latent class analysis" for abstract search. Based on the inclusion criteria of peer-reviewed articles written in English published from 2012 to 2022 and the exclusion criteria of nonempirical studies and the LCA not analyzing ACEs, we finally selected 58 articles in this scoping review. Results showed LCA has been increasingly endorsed in the ACEs research community to examine the associations between ACEs and human health and well-being across culturally diverse populations. LCA overcame the limitations of the traditional methods by revealing specific ACEs clusters that exert potent effects on certain outcomes. However, the arbitrary nature of selecting ACEs indicators, measures, and the limited use of theory impedes the field from moving forward.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
1秒前
科研顺利论文连连完成签到 ,获得积分10
2秒前
醉月舞阳完成签到 ,获得积分10
2秒前
arniu2008发布了新的文献求助10
4秒前
英吉利25发布了新的文献求助10
5秒前
muffler发布了新的文献求助10
7秒前
9秒前
英姑应助arniu2008采纳,获得10
11秒前
俊逸酬海完成签到 ,获得积分10
13秒前
姜OMG完成签到,获得积分10
13秒前
武雨寒发布了新的文献求助10
14秒前
谢玉婷完成签到 ,获得积分0
16秒前
熊雅完成签到,获得积分10
17秒前
muffler完成签到,获得积分10
22秒前
24秒前
庄海棠完成签到 ,获得积分10
26秒前
27秒前
Una发布了新的文献求助10
27秒前
29秒前
英俊的铭应助结草兹采纳,获得10
34秒前
arniu2008发布了新的文献求助10
35秒前
搜集达人应助科研通管家采纳,获得10
37秒前
龙腾岁月完成签到 ,获得积分10
37秒前
研友_VZG7GZ应助woods采纳,获得10
38秒前
42秒前
火星上的寒安完成签到 ,获得积分10
43秒前
老朱完成签到,获得积分10
46秒前
47秒前
woods发布了新的文献求助10
51秒前
54秒前
咕咕完成签到 ,获得积分10
56秒前
阿曼尼完成签到 ,获得积分10
1分钟前
zzz完成签到 ,获得积分10
1分钟前
acat完成签到 ,获得积分10
1分钟前
冷静千柔完成签到 ,获得积分10
1分钟前
博哥完成签到 ,获得积分10
1分钟前
结草兹完成签到,获得积分10
1分钟前
青己完成签到 ,获得积分10
1分钟前
甜甜的tiantian完成签到 ,获得积分10
1分钟前
隐形曼青应助巴山采纳,获得30
1分钟前
高分求助中
Principles of Economics, 11th Edition 10000
University Physics with Modern Physics, 16th edition 10000
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Molecular Mechanisms of Photosynthesis, 4th Edition 1000
Organic Reactions, Volume 116 1000
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition 510
Social Skills Improvement System-Rating Scales--Chinese Version 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7252925
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8875060
关于积分的说明 18734494
捐赠科研通 6933484
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3199816
关于科研通互助平台的介绍 2374606
邀请新用户注册赠送积分活动 2174506