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Enregistrement W2331203200 · doi:10.1177/0093854815624513

Can Institutionalized Adolescent Females With a Substantiated History of Sexual Abuse Benefit From Cognitive Behavioral Treatment Targeting Disruptive and Delinquent Behaviors?

2016· article· en· W2331203200 sur OpenAlexaff
Eveline van Vugt, Nadine Lanctôt, Annie Lemieux

Notice bibliographique

RevueCriminal Justice and Behavior · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild Abuse and Trauma
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesNorth Carolina Pork Council
Mots-clésAngerClinical psychologyPsychologySexual abusePsychological interventionCognitionPoison controlPsychiatryInjury preventionMedicineMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present study examined to what extent adolescent females in residential care with a substantiated history of sexual abuse can benefit from a cognitive behavioral treatment (CBT) targeting disruptive and delinquent behaviors. In total, 104 adolescent females in the treatment group and 78 adolescent females in the comparison group were included in the evaluative design. Latent growth models (LGM) were performed to model change in adolescent females’ conduct and anger problems. In the short term, 3 months after the treatment, adolescent females with sexual abuse experiences receiving CBT showed stronger declines in trait anger and anger expression compared with the other groups. Furthermore, in the long term, 18 months after admission, this group of females showed larger declines in proclivity for trading sex compared with the other groups. Results are discussed in the light of the “what works” literature for effective interventions.

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)0,000
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 enseignants0,336
Score d'incertitude au seuil0,977

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,245 · 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

Citations18
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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