Differences in Abuse and Related Risk and Protective Factors by Runaway Status for Adolescents Seen at a U.S. Child Advocacy Centre.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This study examined the abuse prevalence and characteristics, and risk and protective factors, among both runaway and non-runaway adolescents evaluated at a Child Advocacy Center (CAC) in Minnesota, which had implemented a referral program to assess runaways for potential sexual assault or sexual exploitation. METHODS: A cross-sectional analysis of self-report and chart data for the 489 adolescent girls who were evaluated between 2008 and 2010. Chi-square and t-tests by runaway status compared abuse experiences, trauma responses, health issues, and potential protective assets associated with resilience between runaways and non-runaways. Bivariate logistic regressions explored the relationship of these risk and protective factors to self-harm, suicide attempts, and problem substance use, separately for runaways and non-runaways who had experienced sexual abuse. RESULTS: Runaways were significantly more likely than non-runaways to have experienced severe sexual abuse, to have used alcohol and drugs, and reported problem substance use behavior, higher levels of emotional distress, more sexual partners, and they were more likely to have a sexually transmitted infection (STI). Runaways had lower levels on average of social supports associated with resilience, such as connectedness to school, family or other adults. Yet higher levels of these assets were linked to lower odds of self-harm, suicide attempt and problem substance use for both groups. CONCLUSIONS AND IMPLICATIONS: CACs should encourage referrals of runaway adolescents for routine assessment of sexual assault, and incorporate screening for protective factors in addition to trauma responses in their assessments of all adolescents evaluated for possible sexual abuse, to guide interventions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».