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Enregistrement W2139242003 · doi:10.1037/0021-843x.116.4.734

The effects of torture-related injuries on long-term psychological distress in a Punjabi Sikh sample.

2007· article· en· W2139242003 sur OpenAlexaff
Andrew Rasmussen, Barry Rosenfeld, Kim Reeves, Allen S. Keller

Notice bibliographique

RevueJournal of Abnormal Psychology · 2007
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMigration, Health and Trauma
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTorturePsychopathologyDistressModerationClinical psychologyPsychological traumaPsychologyDepression (economics)Injury preventionPoison controlPsychiatryMedicineMedical emergencyHuman rightsSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Torture survivors often report chronic debilitating physical and psychological distress. Prior research on the relationship between physical and psychological trauma suggests that the 2 are not independent. Injury sustained during torture may increase the likelihood of subsequent distress as either a moderator or mediator. For long-term psychopathology in a sample of Punjabi Sikh survivors of human rights violations (N = 116), chronic injuries mediated the path between torture and posttraumatic stress disorder, specifically the severity of numbing symptoms. Although injuries were associated with major depression, torture was not, and injuries did not moderate the relationship between major depression and torture. Chronic injuries may represent trauma severity or persistent traumatic cues. These findings emphasize connections between physical and psychological trauma and the importance of an interdisciplinary approach to torture treatment.

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)0,002
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,216
Score d'incertitude au seuil0,690

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,360 · 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

Citations37
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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