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Enregistrement W101045597 · doi:10.1177/070674370905400807

Disclosure Attitudes and Social Acknowledgement as Predictors of Posttraumatic Stress Disorder Symptom Severity in Chinese and German Crime Victims

2009· article· en· W101045597 sur OpenAlexvenueno aff
Julia Mueller, Ulrich Orth, Jianping Wang, Andreas Maercker

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Psychiatry · 2009
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePosttraumatic Stress Disorder Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen Forschung
Mots-clésAcknowledgementGermanPosttraumatic stressInterpersonal communicationPsychologyClinical psychologyPsychiatryInjury preventionPoison controlMedicineSocial psychologyMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Only rare data exist comparing cross-cultural aspects of civilian traumatization. We compared prevalence rates of posttraumatic stress disorder (PTSD) in German and Chinese crime victims, and investigated the cross-cultural effect of 2 interpersonal predictors. METHOD: German (n = 151) and Chinese (n = 144) adult crime victims were assessed several months postcrime. The parallel questionnaire set assessed PTSD symptom severity, disclosure attitudes, social acknowledgement, and demographic and crime characteristics. RESULTS: German and Chinese participants differed significantly in their PTSD symptom severity. However, in both samples, disclosure attitudes and social acknowledgement predicted PTSD symptom severity with a similar strength, in addition to the effects of other PTSD predictors. CONCLUSIONS: The results suggest that interpersonal variables are predictors of PTSD symptom severity in both cultures and should be included in etiologic models of PTSD.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,308
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,324 · 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 tête enseignante, 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

Citations42
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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