Symptoms of Post-Traumatic Stress Disorder Among Battered Women in Lebanon
Notice bibliographique
Résumé
Intimate partner violence against women is common in Lebanon and can lead to major health problems. However, the incidence of symptoms of post-traumatic stress disorder (PTSD) in battered women has not been extensively explored in the Lebanese cultural context. The objectives of this study were as follows: (a) to determine the prevalence of PTSD symptoms among women in Lebanon who have been physically abused by their partners, (b) to assess whether the rate of PTSD symptoms varied according to sociodemographic variables, and (c) to reveal other attributes that might be risk factors for developing symptoms of PTSD. Of the 95 physically abused women who met inclusion criteria, 85 completed a questionnaire including sociodemographic questions, the physical abuse subscale of the Composite Abuse Scale (CAS), and the PTSD Checklist-Civilian Version (PCL-C). Results showed a high prevalence of PTSD symptoms (97%), positively correlated with physical violence (r = .719). Lower education level and recent abuse were correlated with symptom severity, as were the number of problematic habitual behaviors in the abusive partner and the use of psychotherapy. Increased involvement of health care professionals in the detection of women at risk, with referral to appropriate resources, is suggested to improve prevention and management efforts.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».