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Enregistrement W2107380933 · doi:10.1177/0886260514540808

The Association Between Childhood Physical Abuse and Dyslexia

2014· article· en· W2107380933 sur OpenAlexaffabout
Esme Fuller‐Thomson, Stephen R. Hooper

Notice bibliographique

RevueJournal of Interpersonal Violence · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild Abuse and Trauma
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesMaternal and Child Health BureauU.S. Public Health Service
Mots-clésDyslexiaOdds ratioEpidemiologyPhysical abusePoison controlInjury preventionPopulationConfidence intervalPsychologyMedicineChild abuseSuicide preventionOccupational safety and healthVerbal abuseClinical psychologyDemographyPsychiatryEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this study was to determine the relationship between a history of dyslexia and childhood physical abuse in a large population-based epidemiological sample. It was hypothesized that the prevalence of dyslexia would be significantly higher in individuals who reported a childhood history of physical abuse in comparison to those who did not report such a history. A secondary analysis examined data from respondents 18 years and older from the Saskatchewan and Manitoba sample of the 2005 Canadian Community Health Survey (CCHS). There were 13,640 respondents ages 18 and older. Due to missing data, the final sample size was 13,054 respondents. One third (34.8%) of respondents who reported they had been physically abused during their childhood or adolescence also reported being diagnosed with dyslexia in comparison with 7.2% of those who did not report being physically abused (p < .001). Initial adjustments for sociodemographic variables produced an odds ratio (OR) for dyslexia that was more than 7 times higher (OR = 7.09; 95% confidence interval [CI] = [4.42, 11.35]) for those who had reported being physically abused in comparison with their peers who did not report such a history; with additional adjustments for other adverse childhood experiences, these odds decreased only slightly to 6.09 times higher (95% CI = [3.58, 10.35]). Further research is needed to understand the mechanism linking physical abuse and dyslexia.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,264 · 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'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

Citations14
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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