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Enregistrement W2098820815 · doi:10.2105/ajph.2009.190009

A Meta-Analysis of Disparities in Childhood Sexual Abuse, Parental Physical Abuse, and Peer Victimization Among Sexual Minority and Sexual Nonminority Individuals

2011· review· en· W2098820815 sur OpenAlexfundno aff
Mark Friedman, Michael P. Marshal, Thomas E. Guadamuz, Chongyi Wei, Carolyn F. Wong, Elizabeth Saewyc, Ron Stall

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Public Health · 2011
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLGBTQ Health, Identity, and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug AbuseNational Institute of Mental HealthCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésSexual minoritySexual orientationSexual abuseLesbianPsychologyPeer victimizationPsychological abuseClinical psychologyPhysical abuseModerationSubstance abuseMental healthPoison controlPsychiatryMedicineSuicide preventionSocial psychologyMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: We compared the likelihood of childhood sexual abuse (under age 18), parental physical abuse, and peer victimization based on sexual orientation. METHODS: We conducted a meta-analysis of adolescent school-based studies that compared the likelihood of childhood abuse among sexual minorities vs sexual nonminorities. RESULTS: Sexual minority individuals were on average 3.8, 1.2, 1.7, and 2.4 times more likely to experience sexual abuse, parental physical abuse, or assault at school or to miss school through fear, respectively. Moderation analysis showed that disparities between sexual minority and sexual nonminority individuals were larger for (1) males than females for sexual abuse, (2) females than males for assault at school, and (3) bisexual than gay and lesbian for both parental physical abuse and missing school through fear. Disparities did not change between the 1990s and the 2000s. CONCLUSIONS: The higher rates of abuse experienced by sexual minority youths may be one of the driving mechanisms underlying higher rates of mental health problems, substance use, risky sexual behavior, and HIV reported by sexual minority adults.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,991
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,015
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,159
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,250 · 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.

Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations705
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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