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Enregistrement W2085555747 · doi:10.1016/s0924-9338(10)70379-5

P01-173 - Traumatic Impact on the Young mind in Response to Disasters: an Approach to Psychosocial Intervention

2010· article· en· W2085555747 sur OpenAlexaff
M. Bakht

Notice bibliographique

RevueEuropean Psychiatry · 2010
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMigration, Health and Trauma
Établissements canadiensBrampton Civic Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychosocialAnxietyIntervention (counseling)PsychopathologyMoodClinical psychologyPsychologyReferralPsychiatryPsychological traumaMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Traumatic events such as tsunamis, wildfires, war, cyclones, etc. have a lasting effect on children's emotional well-being. The psychological impacts are multifactorial & reaction is also varied depending on the individual. Objectives This study will review the psychological impact on children's minds following exposure to traumatic events & will identify the evidence based psychosocial approach of intervention. Methods Critical review of literature on the topic. Results The severity of impact depends on exposure to the traumatic event, but minimum exposure can also be harmful. The level of trauma, proximity, duration of exposure, evidence of psychopathology before trauma exposure & disruption in social support networks consistently emerge as strong predictors of psychopathology following exposure to trauma with response to mood, anxiety or behavioral manifestation. Socioeconomic disadvantages that follow disaster predict long-term problems. A positive correlation between children's & parents symptomatology has been noted. Intervention strategies include screening children at risk,triage & referral,community based intervention & trauma focused treatment programs. CBT emerges as the best validated therapeutic modalities for children experiencing trauma related mood & anxiety symptoms. Conclusion Psychological impact resulting in trauma to children could be enormous. Good psychosocial management following a disaster with effective follow through & broad care planning may lessen the long term impacts.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,326 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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