不良童年经历的普遍性及特征：一项基于CONSTANCES队列的法国全国性研究

《BMJ Public Health》：Prevalence and profiles of adverse childhood experiences: a French nationwide study using the CONSTANCES cohort

　　摘要
引言
不良童年经历（ACEs）可能对个体后期的健康产生影响。在法国，关于ACEs的普遍性和模式的研究仍然有限。本研究旨在估计法国普通人群中不同类别和类型的ACEs的普遍性，并探讨它们与童年社会经济和人口统计因素的关联。

方法
本研究采用横断面观察法，利用法国大型基于人群的CONSTANCES队列研究的回顾性数据，该队列包括在登记时年龄在18至69岁之间的成年人。分析样本包括101,071名具有完整ACEs数据的参与者。通过行为风险因素监测系统问卷评估ACEs的普遍性和类型，并分别、累积地以及通过潜在类别分析（LCA）来识别暴露模式。使用多项逻辑回归分析ACEs与社会经济和人口统计因素的关联，所有分析均按性别分层进行。

结果
总体而言，65%的参与者报告至少经历过一次ACEs。与男性相比，女性更有可能报告某些经历，包括性暴力。LCA在男性中识别出三种不同的ACEs类型（低暴露；身体和情感暴力；不稳定的家庭环境），而在女性中识别出四种类型（与男性相似，外加一种以性暴力为特征的类型）。类别归属与年龄、父母的社会职业类别和地理起源等因素相关。

结论
ACEs在法国人群中非常普遍，并且存在性别差异。这些发现强调了社会决定因素（包括性别和社会经济地位）作为风险因素的重要性。

关于这一主题的现有知识
不良童年经历（ACEs）很常见，与长期的身体和心理健康问题密切相关，女性和男性之间的暴露模式存在显著差异。在法国，关于ACEs的普遍性和聚集性的数据很少；需要使用更详细、性别敏感的分析方法进行代表性研究以填补这一空白。

本研究的新发现
利用超过10万名成年人的数据，这项研究表明ACEs非常普遍，70%的女性和67%的男性报告经历过ACEs。

本研究可能对研究、实践或政策产生的影响
通过潜在类别分析识别出的不同ACEs暴露模式为了解法国人群中童年逆境的聚集方式以及如何根据年龄、父母职业和地理起源而变化提供了新的见解。

引言
不良童年经历（ACEs）是可能导致强烈压力的创伤性事件，可能对个体的身体、情感和心理健康产生持久影响。在一项开创性的研究中，ACEs被定义为包括虐待、忽视以及家庭功能障碍等多种形式。最初在美国的研究中提出，ACEs的范围后来扩大，现在全球范围内用于涵盖广泛的逆境。这些经历与长期的身体和心理健康结果密切相关，包括慢性疾病、心理障碍和参与高风险健康行为。世界卫生组织（WHO）认为ACEs是一个重大的公共卫生问题，因为它们对个体的终生影响和过早死亡有贡献。在不同环境中的研究一致显示其高普遍性：美国61%的成年人、德国43%的成年人以及多个非洲国家超过70%的成年人报告至少经历过一次ACEs。尽管各国之间的普遍率有所不同，但某些一致性的发现显现出来，特别是在ACEs的频率和类型上存在性别差异。女性比男性更有可能报告更多的逆境，并且更可能遇到特定类型的ACEs，如性暴力。然而，要阐明这些性别差异的潜在机制，需要更多针对性的研究证据。ACEs的普遍率在全球不同背景下也有所不同，特别是在社会经济脆弱的地区。例如，在海地的Cité Soleil进行的一项最新研究表明，100%的参与者至少经历过一次ACEs，这些逆境受到贫困、社区暴力和服务获取有限的影响。这些发现突显了社会经济和人口统计条件对童年逆境的影响，并强调了生成特定背景数据的重要性。

在法国，关于ACEs的全面和详细数据仍然有限。大多数现有研究基于小样本或特定人群，往往关注特定的健康结果（如饮食障碍、反复流产或肌肉力量），而没有提供ACEs的全面估计。为了制定有效的公共卫生措施，需要来自更大、更具代表性样本的可靠数据。除了扩大样本范围外，还需要方法上的改进，以更准确地捕捉ACEs暴露的复杂性。大多数研究依赖于累积风险方法，该方法通过汇总个体经历的逆境数量来产生总ACE分数。虽然这种方法简单易用，但它假设所有逆境的权重相同，未能捕捉不同逆境之间的共现模式。为了解决这些局限性，潜在类别分析（LCA）作为一种方法受到关注，它可以识别具有相似ACE模式的个体亚群，从而更细致地理解逆境在人群中的聚集和变化。

本研究的目标是利用大型普通人群队列的数据，评估法国成年人群中ACEs的普遍性和分布。首先，我们描述了报告的不同类型的ACEs，并使用三种互补的方法估计其性别特定的普遍性：分别分析每种类型的逆境、累积风险方法和LCA。其次，我们不是关注ACEs的长期后果，而是研究参与者成长的社会经济和家庭背景，以识别与不同ACE暴露模式相关的因素。

方法
研究样本
我们使用了Constances的数据，这是一项针对法国人群的前瞻性队列研究，包括2012年至2020年间登记时年龄在18至69岁的220,000名参与者。符合条件的个体来自法国国家健康保险系统的成年人群体，该系统覆盖了近85%的人口，采用基于居住地、年龄、性别和社会经济地位的分层随机抽样方案，以代表法国普通人群。选中的个体被邀请到Constances检查中心进行健康检查，作为第一次数据收集的一部分。同意参与研究的个体被纳入队列。根据他们的偏好，通过电子邮件或在线问卷每年进行随访，并每4年进行一次体检。

对于本研究，我们的样本包括那些完成了2020年随访问卷的志愿者，这一年Constances中出现了关于ACEs的问题。参与者纳入和排除的流程图以及比较信息见在线补充表6和7。

测量
使用行为风险因素监测系统（BRFSS）中原始ACE问卷的问题来评估童年逆境。该问卷包含16个自报项目，评估18岁之前经历的各种类型的逆境。这些项目涵盖了多个领域，包括性暴力、身体和情感暴力、家庭功能障碍、父母分离或离婚、父母死亡或重病以及家庭中有监禁、精神疾病或药物使用的历史。所有项目及其回答选项的详细描述见在线补充表1。这些项目被专门翻译成法语，用于Constances队列。翻译旨在尽可能保留原始BRFSS项目的措辞和内容。然而，这个法语版本尚未进行正式的心理测量验证。我们将初始量表转换为三个回答类别：是（一次；多次；或是的）、否（从未；或否）以及无回答（我不知道；我不确定或我不想回答）。

协变量
可能与ACEs暴露相关的人口统计因素包括参与者的性别（通过“男性”和“女性”的自报选项进行评估）、研究纳入时的年龄（18-29岁、30-39岁、40-49岁、50-59岁和60岁以上），以及童年社会经济特征，包括父母的职业等级（独立职业、知识型职业、中间职业、雇员、无职业或其他）和父母的地理起源地区（法国、欧洲、非洲、亚洲或其他）（在线补充表2）。

统计分析
使用描述性统计方法描述研究人群在研究时的社会人口统计特征。对于连续变量，报告了均值和标准差；对于分类变量，报告了频率和百分比。使用皮尔逊χ2检验或费舍尔精确检验进行分类变量分析，对于连续变量使用威尔科克森秩和检验。

潜在类别分析
在这项研究中，LCA用于根据受访者对16个ACE问题的回答，将具有相似逆境模式的受访者分类为不同的群体（在线补充表1：Q1至Q16）。与依赖总ACE分数的方法不同，LCA是一种以个体为中心的方法，可以识别具有不同暴露模式的未观察到的亚群，从而更细致地理解风险。在每个类别中，对特定问题回答“是”的概率较高表明该类别的成员更有可能暴露于这种特定类型的ACE。这种方法最大化了亚群内的同质性和亚群间的异质性。为了确定最佳类别数量，比较了贝叶斯信息准则（BIC）、赤池信息准则（AIC）、最大对数似然值（使用tidyLPA包中的calc_lrt()函数计算，该函数允许基于模型对数似然值、参数数量和类别数量进行LMR测试，Bellemare-Lepage等人推荐）、以及熵。在拟合统计给出不同解决方案的情况下，我们参考了现有文献以确定最佳类别数量。分析使用R统计软件的poLCA包进行。仅包括具有完整ACEs暴露数据的参与者。

多项逻辑回归
为了评估ACEs类别归属与人口统计和童年社会经济变量之间的关联，实施了多项逻辑回归模型。自变量包括参与者的年龄、父母的社会职业类别和父母的地理起源地区。在此分析中，排除了任何协变量有缺失值的参与者。各协变量的缺失数据比例较低（范围从0%到2%）。计算了调整后的OR及其95%置信区间（CI）。所有分析分别进行，以确保性别特定的见解，参与者按照自我报告的类别被分为“女性”和“男性”。所有分析均使用R Studio（V.4.4.1）进行。

患者和公众的参与
患者和公众没有直接参与本手稿的编写，主要是因为该研究使用了来自大型、具有全国代表性的队列的现有数据的二次分析，而这些数据最初并不是为包含患者或公众参与的过程而设计的或实施的。

人群描述
在回答2020年Constances随访问卷的研究参与者中，101,071人完成了所有关于ACEs的问题。表1按性别描述了研究人群。

表1
• 按性别划分的样本描述和社会人口统计特征以及Constances参与者中不良童年经历（ACE）类别的普遍性
在这个样本中，54.6%是女性参与者，45.3%是男性参与者。大多数男性在研究时年龄超过60岁，而大多数女性年龄在40至49岁之间。近95%的参与者出生时具有法国国籍。参与者的父亲主要是雇员（办公室或商业雇员、保姆、体力劳动者等），而母亲大多没有职业或处于其他情况。最常见的起源地区是法国本土。

ACEs的普遍性
表1显示了研究参与者中ACE类别的普遍性。近65%（n=69,406）报告至少经历过一种类型的ACEs。对于两性来说，最常见的ACE是心理暴力。

对于女性，其次最常见的ACE类别是父母或子女的疾病和财务问题，其次是身体暴力和父母药物使用。对于男性样本，身体暴力是第二常见的类别，其次是财务问题和父母或子女的疾病。性别差异最明显的是性暴力类别，16%的女性报告至少经历过一次性暴力，而男性为6%。男性的平均ACE得分为1.69（标准差=1.86），女性为2.05（标准差=2.17）。关于个别ACE事件和ACE得分的更详细信息，请参见在线补充表格3和4。

**潜在类别描述**
图1和图2分别展示了通过LCA模型识别的男性和女性群体，以及他们对各种问题的积极反应概率。尽管检查了统计拟合指数（AIC、BIC和熵值）（见在线补充表格5），但这些指数并未收敛于一个最优模型：随着类别数量的增加，AIC/BIC值持续下降，而熵值在3类和4类解决方案时最高。根据推荐的LCA实践，我们优先考虑了类别结构的可解释性和一致性。男性样本的3类解决方案和女性样本的4类解决方案提供了最佳拟合，并最准确地描述了我们的数据。

**图1**
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基于潜在类别分析的男性ACE事件（Adverse Childhood Experiences）的分布图。

**图2**
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基于潜在类别分析的女性ACE事件（Adverse Childhood Experiences）的分布图。

“低暴露于ACE事件”类别的特征是参与者在童年时期遭遇逆境的概率较低。这一类别占大多数参与者，包括68.2%的男性和62.1%的女性。

“身体和情感暴力”类别包括那些报告被殴打、身体受伤、侮辱或经常受到贬低的个体。这一群体占15.3%的男性和19.6%的女性。

“不稳定家庭环境”类别包括在家庭经济困难、父母之间存在暴力冲突以及父母酗酒和药物滥用环境中长大的参与者。这一类别包括13.4%的女性和12.1%的男性。

对于女性来说，还出现了一个“性暴力”类别，其中包括那些比其他参与者遭受更高程度性暴力的人。该组成员报告至少经历过一次性侵犯或被迫发生性行为（见图2）。

**多项逻辑回归**
图3和图4分别展示了使用“低ACE事件”组作为参考类别时，LCA类别与男性和女性的人口统计和社会经济变量之间的调整后关联。

**图3**
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男性社会经济变量与识别出的潜在类别之间的关联。森林图显示了社会经济变量与不同ACE类别成员身份之间的OR值和95%置信区间（OR： odds ratio）。

**图4**
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女性社会经济变量与识别出的潜在类别之间的关联。森林图显示了社会经济变量与不同ACE类别成员身份之间的OR值和95%置信区间。

60岁以上的个体与其他年龄组相比，遭受ACE事件的风险较低，而30-39岁的个体最有可能属于“不稳定家庭环境”和“身体和情感暴力”类别。关于“不稳定家庭环境”类别，所有父母的社会职业类别都与此类别相关，除非父亲从事“知识型职业”。

相比之下，在“身体和情感暴力”类别中，如果母亲从事独立职业，男性属于这一类别的可能性较低。然而，如果父亲失业、是雇员或从事独立职业，则显著增加了遭受此类暴力的风险。母亲的出生地区，特别是被归类为“其他”的地区，也与这两个类别显著相关。此外，当父亲的出生地来自非洲、欧洲或其他地区时，参与者更有可能同时属于这两个类别。

女性的结果与男性观察到的结果非常相似。人口统计和童年社会经济变量与LCA类别之间存在显著关联。年龄较大（60岁以上）与属于“性暴力”和“不稳定家庭环境”类别的概率显著降低相关。相反，30至39岁的参与者属于这三个ACE类别中的任何一个的概率显著高于“低ACE事件”参考组。

在父母的社会职业类别方面，父母不工作或其他情况的女性更有可能属于“不稳定家庭环境”类别。当父母，尤其是母亲没有职业或参与者选择不回答时，属于“性暴力”类别的风险显著增加。父母的出生地如果来自非洲、欧洲或其他非法国地区，参与者更有可能属于这些类别。

**讨论**
本研究探讨了法国成年人口中ACE事件的普遍性和分布情况。通过使用多种估计方法，我们能够区分不同类型的童年创伤及其在男性和女性中的频率。本研究有超过10万名参与者，提供了迄今为止最全面的数据集之一，填补了法国ACE事件数据的空白，并为未来的研究建立了关键参考点。我们的结果显示，至少70%的女性和大约67%的男性报告经历过至少一次创伤事件。与男性相比，女性更有可能遭受所有类型的ACE事件，身体和心理暴力除外。LCA为男性识别出三个不同的类别，为女性识别出四个不同的类别，每个类别都有特定的经历特征。此外，研究还揭示了年龄、父母的社会职业类别和地理出身与类别成员身份之间的关联。这种综合方法增强了我们对不同人群ACE事件的理解。尽管问卷是在2020年COVID-19疫情期间进行的，但文献中没有明确证据表明疫情相关的压力系统性地扭曲了参与者对ACE事件的回顾性报告。另一方面，研究表明，童年虐待的回顾性自我报告在时间上具有高度稳定性，当前的抑郁症状似乎对其只有轻微影响（例如，Goltermann等人发现抑郁症状的变化与创伤回忆的变化之间存在小关联）。

**解释与文献比较**
ACE问卷的异质性（未标准化）以及不同研究中人群特征的差异，使得与更广泛文献的比较具有挑战性。尽管存在这些差异，我们的发现与国际文献一致。在我们的研究中，超过65%的参与者报告至少经历过一次ACE事件，其中心理和身体暴力最为常见，这与北美和亚洲的模式相似，尽管欧洲的比率较低（男性为6.2%，女性为12.9%；身体虐待：男性为27.0%，女性为12.0%）。我们样本中观察到的高普遍性可能反映了近年来对童年逆境意识的提高、问卷中使用的项目定义的扩大以及队列的异质性。

女性报告的ACE事件总数更多，这与先前的研究一致。这也体现在累积ACE得分上，女性的平均得分更高，且经历多重逆境的可能性更大。女性中ACE事件的高普遍性可能可以通过她们更容易遭受某些类型的逆境（如性暴力）以及更倾向于分享个人经历来解释，因为社会规范可能阻止男性报告这些经历。此外，女孩通常承担早期照顾角色，这可能提高了她们对ACE事件的意识和报告意愿。这些发现强调了在ACE研究中考虑性别差异的必要性，并突显了分层分析的价值，以便更准确地捕捉这些模式。它们还表明，观察到的差异可能反映了性别化的脆弱性，即社会、文化和结构因素使女孩面临某些类型逆境的风险更大。认识到这一性别差异有助于更准确地解释数据，表明女性中性暴力和心理暴力的高普遍性可能更多地与她们所面临的社会构建的风险有关。

除了比较ACE事件的频率和累积得分外，我们还使用LCA来识别具有相似逆境模式的个体亚群。LCA在ACE研究中越来越受到推荐，因为它能够捕捉到累积得分无法捕捉的暴露途径的异质性。在我们的研究中，LCA用于识别不同的逆境特征，而不是假设所有ACE事件具有相同和累积的效果。尽管LCA提供了对ACE事件特征的更细致理解，但它也有局限性，特别是在确定类别数量和解释这些类别时存在主观性。在之前使用LCA的研究中，研究人员通常在样本中识别出三到五个不同的类别。最常见的类别包括那些遭受ACE事件概率较低的类别（称为“低ACE事件”、“少量ACE事件”或“低逆境”），以及那些遭受多种ACE事件风险较高的类别（“高逆境”、“多重逆境”或“所有ACE事件”）。另一个经常被识别的类别包括那些暴露于家庭功能障碍因素（如家庭暴力、经济困难、父母抑郁和疾病）的个体（“家庭功能障碍”、“混乱的家庭”或“家庭不稳定”）。最后，通常还有一个与较高水平身体虐待、情感虐待和忽视相关的类别（“身体、性和情感虐待”、“儿童虐待”或“身体和情感虐待”）。我们的研究在识别出的类别数量和性质上与之前的研究不同。例如，Miedema等人专门在女性中识别出了第五个类别，称为“身体、性和情感虐待”。在我们的研究中，我们发现了一个涉及性暴力的独特类别，但与Miedema等人不同，这个类别不包括其他形式的虐待，如身体和情感暴力。即使潜在类别的数量与其他研究相似，这些类别内的逆境构成和性质往往因性别而异。例如，一项美国研究也在男性和女性中识别出了四个类别，但它们的特征有所不同：在男性中，一个类别是由社区暴力引起的，而在女性中，类别则反映了更多人际形式的逆境，如情感和性虐待。这表明相似的类别数量可能掩盖了ACE事件类型和严重性的重要性别差异。

值得注意的是，很少有研究按性别分层LCA结果。在我们的样本中，男性更常被归入低ACE事件类别，而女性则更常被归入高逆境类别，包括那些以性暴力为特征的类别。我们还发现，60岁以上的参与者不太可能被归入任何高逆境类别。这种与年龄相关的趋势可能反映了代际之间在识别和报告童年创伤方面的差异。老年人可能不太愿意披露曾经被视为禁忌或带有污名的负面经历，而年轻一代在更大的公众意识和更开放的讨论支持下，可能更愿意报告这些经历。此外，社会规范的变化，包括父母分离、心理健康问题和药物使用的增加，也可能导致年龄相关的ACE事件暴露模式的差异。

我们的发现还支持了现有文献关于童年社会经济变量与ACE事件暴露之间联系的观点。父母失业或从事低地位职业的参与者更有可能属于“不稳定家庭”或“身体和情感暴力”类别。研究表明，父母失业显著增加了遭受各种类型逆境的风险。一项使用20个国家数据的系统回顾报告称，当父母失业时，性暴力的风险增加了29%，忽视的风险增加了54%，身体暴力的风险增加了60%，儿童虐待和父母精神疾病的风险增加了90%。父母的就业不仅影响家庭收入，还影响父母的幸福感，进而影响育儿方式和家庭动态。与经济不安全感相关的压力可能导致更大的易怒、亲子互动紧张，甚至身体惩罚和忽视。

虽然很少有研究关注父母地理出身在ACE事件暴露中的作用，但我们的结果为理解不同背景下的ACE事件普遍性提供了新的见解。父母失业或从事低地位职业的参与者更有可能属于“不稳定家庭”或“身体和情感暴力”等类别。这与研究表明父母失业显著增加了遭受各种类型逆境的风险一致。系统回顾使用来自20个国家的数据报告称，当父母失业时，性暴力的风险增加了29%，忽视的风险增加了54%，身体暴力的风险增加了60%，儿童虐待和父母精神疾病的风险增加了90%。父母的就业不仅影响家庭收入，还影响父母的幸福感，进而影响育儿方式和家庭动态。与经济不安全感相关的压力可能导致更大的易怒、亲子互动紧张，甚至身体惩罚和忽视。例如，某些形式的体罚在某些国家仍然是合法的，但在法国自1990年以来已被禁止，这可能会影响不同人群对身体暴力的认知和报告方式。移民家庭也可能面临社会经济困难、获得支持系统的机会有限以及压力增加等问题，所有这些因素都可能影响育儿行为，并导致家庭环境不稳定。这些发现强调了在研究童年逆境经历（ACEs）时需要采取具有文化敏感性和情境意识的方法。

**优势与局限性**
这是首批使用超过10万名参与者的全国性队列来评估法国成年人群中ACEs普遍性的研究之一。较大的样本量增强了我们分析的统计效力，并允许进行详细的亚组分析。此外，通过使用个体变量、累积ACE分数和结构方程模型（LCA），可以获得更细致的见解，并与其他研究进行比较。然而，一个主要局限性在于依赖自我报告问卷来测量ACEs，这可能会引入回忆偏差，导致由于个人对过去事件的认知差异而低估或高估暴露情况。尽管问卷包含16个问题，但它未能涵盖忽视、骚扰或社区暴力等更广泛的负面经历，而这些经历都可能对健康结果产生重大影响。虽然未对BRFSS ACE问卷的法语版本进行正式验证，但翻译过程严格保持了原始工具的内容和回答结构，从而降低了测量误差的可能性。最后，所研究的变量仅限于年龄、父母的地理出身和社会职业地位。虽然该队列包含了出生地和到达法国的年龄等数据，但在用于此次分析的具体数据集中这些信息并不可用。如果能够纳入兄弟姐妹数量、父母的创伤史或个人的移民经历等额外因素，将有助于更全面地了解个体早期所经历的逆境环境。另一个局限性在于样本的人口构成：超过90%的参与者出生于法国，这限制了我们研究外国出生者或新移民中的ACEs模式的能力。这一点很重要，因为与移民相关的压力、歧视和社会经济困境既会影响个体对童年逆境的暴露情况，也会影响其报告行为。在社会和经济脆弱环境中进行的研究表明，ACEs的模式可能存在显著差异，并可能与后来的暴力行为和其他不良结果密切相关。

**结论**
这项研究加深了我们对法国人群中童年创伤的理解，提供了关于最常见的ACEs及其相关社会经济因素的见解。然而，鉴于童年逆境经历不仅对健康结果，而且对社会行为、教育和就业轨迹都有深远影响，这一主题在法国仍值得进一步探讨。针对学校、社区和机构的干预措施至关重要，特别是对于女孩以及来自社会经济脆弱家庭的儿童。加强早期发现、基于创伤的教育项目以及安全的披露环境可能有助于减少长期后果。为了更有效地指导公共政策和干预措施，进一步的研究对于深入理解ACEs及其广泛影响至关重要，从而帮助决策者制定更有针对性和成效的措施。