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Enregistrement W1990412064 · doi:10.1097/nmd.0b013e3182a214a1

Nightmare Frequency, Nightmare Distress, and Psychopathology in Female Victims of Childhood Maltreatment

2013· article· en· W1990412064 sur OpenAlexaff
Mylène Duval, Pierre McDuff, Antonio Zadra

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Nervous and Mental Disease · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueSleep and Wakefulness Research
Établissements canadiensUniversité du Québec à MontréalUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNightmarePsychopathologyDistressPsychologyDreamClinical psychologyPsychiatryPsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigated the relationships between a history of childhood maltreatment, the frequency of disturbing dreams, their associated distress, and the presence of psychopathology in 352 female undergraduate volunteers. Participants completed questionnaires assessing dream recall, bad dream and nightmare frequency, nightmare distress, psychological well-being, and history of childhood trauma. Four groups were investigated based on the type and severity of childhood maltreatments experienced. Women reporting more severe forms of maltreatment reported higher frequencies of disturbing dreams, higher levels of nightmare distress, and greater psychopathology. Results showed that nightmare distress explains frequency of disturbed dreaming beyond the effect of psychopathology and childhood trauma. The results highlight the importance of assessing waking distress associated with disturbing dreams independently from their actual incidence.

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)0,000
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 enseignants0,291
Score d'incertitude au seuil0,264

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,249 · 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

Citations37
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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