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Enregistrement W2026164050 · doi:10.1097/nmd.0b013e3181ef349e

The Influence of Clinicians' Previous Trauma Exposure on Their Assessment of Child Abuse Risk

2010· article· en· W2026164050 sur OpenAlexaff
Cheryl Regehr, Vicki R. LeBlanc, Aron Shlonsky, Marion Bogo

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Nervous and Mental Disease · 2010
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild Abuse and Trauma
Établissements canadiensThe Wilson CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRisk assessmentMedicineClinical psychologyChild abuseOccupational safety and healthPsychologyHuman factors and ergonomicsPsychiatryPoison controlEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research has identified high levels of trauma exposure and PTSD in professionals responsible for assessing children at risk for abuse. An important question arising is the influence of stress and trauma on professional judgment. This study examined the association between critical incident exposure, PTSD and workers' judgments of child risk. Ninety-six child protection workers participated in 2 simulated clinical interviews and subsequently completed standardized risk assessment measures. Workers reported high levels of exposure to critical events in the workplace and high levels of traumatic stress symptoms. Number of prior critical events encountered was negatively associated with assessment of risk. Level of traumatic stress symptoms was negatively associated with risk on one, but not other measures of risk. It is concluded that standardized measures for assessing a child's risk of abuse may be influenced by previous exposure to critical workplace events and levels of traumatic stress in workers.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,569
Score d'incertitude au seuil0,259

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,293 · 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

Citations38
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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