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Enregistrement W1994424523 · doi:10.4236/psych.2015.65052

Effects of Developmental Abuse and Symptom Suppression among Traumatized Veterans

2015· article· en· W1994424523 sur OpenAlexaboutno aff
John Whelan

Notice bibliographique

RevuePsychology · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePosttraumatic Stress Disorder Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyClinical psychologySexual abusePsychiatryPsychological abusePhysical abuseDissociative Experiences ScaleIntervention (counseling)Poison controlInjury preventionMedicineMedical emergencyCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While much of the research on military posttraumatic stress disorder (PTSD) focuses on warzone reactions, a burgeoning literature highlights complex relationships between childhood adversity and adult-onset PTSD. However, conceptual efforts to delineate the effects of childhood abuse on treatment trajectories for traumatized military veterans are lacking. This study compared trauma and psychological symptom profiles for developmentally abused and non-abused Canadian Forces (CF) veterans (N = 108) diagnosed with operational PTSD. Subscale scores from the Detailed Assessment of PTSD Scale (DAPS) and the Personality Assessment Inventory (PAI) were submitted to MANOVA. The analysis resulted in a composite variable reflecting’ symptom suppression efforts’ that separated abused veterans (n = 55) from non-abused veterans (n = 53). Post hoc analyses showed significant differences between the abused sub-groups (i.e., physical and sexual abuse [n = 15]; physical abuse only [n = 17]; sexual abuse only [n = 23]) and the non-abused group. Veterans with abuse histories had higher symptom suppression scores, reflecting higher levels of substance abuse, post-traumatic dissociation, interpersonal mistrust, as well as, lower depression and PTSD impairment scores. Implications for clinicians and an alternative intervention for treating traumatized military personnel with histories of developmental abuse are discussed.

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 enseignants0,409
Score d'incertitude au seuil0,688

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,327 · 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

Citations1
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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