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Enregistrement W2470558395

Assessment of the quality of the childhood physical abuse measure in the National Population Health Survey.

2015· article· en· W2470558395 sur OpenAlexaff
Margot Shields, Wendy Hovdestad, Lil Tonmyr

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild Abuse and Trauma
Établissements canadiensPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePopulation healthPhysical abusePopulationChild abusePsychiatryEnvironmental healthPoison controlSuicide prevention
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The long-term health consequences of childhood physical abuse are often studied using retrospective self-reports collected from adults. This study assesses the quality of a question on childhood physical abuse in the National Population Health Survey (NPHS). DATA AND METHODS: All NPHS respondents aged 18 or older (n = 15,027) were asked a question about childhood physical abuse in cycles 1 (1994/1995), 7 (2006/2007) and 8 (2008/2009). The reliability of this question was assessed over these periods. Associations between response patterns to the abuse item and health conditions that are related to childhood physical abuse were examined. RESULTS: Across all NPHS cycles, very few respondents refused to answer or replied "don't know" to the item on childhood physical abuse. Reliability, as measured by Cohen's kappa statistic, was "substantial" for the two-year interval between cycles 7 and 8, and "moderate" for the 12- and 14-year intervals from cycle 1. Kappa estimates were similar when examined by various demographic factors. Compared with consistent deniers, respondents who consistently affirmed childhood physical abuse and those who provided inconsistent responses had increased odds of depression, fair or poor self-perceived health, disability, migraine, and heart disease. INTERPRETATION: Despite some limitations, the NPHS question on childhood physical abuse allows researchers to investigate long-term health consequences of abuse.

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)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,992
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 GPT0,399
Écart entre enseignants0,241 · 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'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
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

Citations5
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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