Disclosure of sexual abuse, and personal and familial factors as predictors of post-traumatic stress disorder symptoms in school-aged girls
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim of the present study was to analyze predictive factors of post-traumatic stress disorder (PTSD) symptoms in school-aged girls. METHODS: A group (n=67) of seven- to 12 year-old girls consulting a paediatric hospital following disclosure of sexual abuse were compared with a group (n=67) of nonabused girls. The girls answered questionnaires related to PTSD, coping, sense of hope, self-esteem, sibling relationships and perceived social support. Mothers answered questionnaires related to family relationships, family violence, perceived support given and psychological distress. RESULTS: The mean +/- SD age of the girls was 9+/-1.5 years. In the sexual abuse group, single-parent families were more frequent (53.7% versus 32.3%; P<0.01), mothers were less educated (10.8% versus 13.1%; P<0.0001) and socioeconomic level was lower (36.8% versus 47.9%; P<0.0001). A history of sexual abuse in childhood was reported by 50% of mothers of sexually abused children and 37% of mothers of the comparison group children. A higher prevalence of PTSD clinical scores was found for the girls reporting sexual abuse (46.3% versus 18.5%; P<0.001). Regression analyses controlling for parental education level and family structure revealed that group membership (sexual abuse group versus comparison group) was predictive of the level of PTSD symptoms. In addition, the mother's level of support, the child's perception of parental support and the child's reliance on avoidance coping predicted PTSD symptoms. Sense of hope and the child witnessing interparental physical violence were marginally associated with the level of PTSD symptoms. CONCLUSIONS: PTSD was common in the present study's sample of sexually abused girls. Because predictive factors relate to both child-related variables and familial context, interventions for this population should target not only the child, but also the family.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».