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Enregistrement W2514437716 · doi:10.3389/fpsyg.2016.01177

An Evidence-Based Education Program for Adults about Child Sexual Abuse (“Prevent It!”) That Significantly Improves Attitudes, Knowledge, and Behavior

2016· article· en· W2514437716 sur OpenAlexafffund
Erin K. Martin, Peter H. Silverstone

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychology · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild Abuse and Trauma
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesUniversity of Alberta
Mots-clésPsychologySexual abuseChild sexual abuseClinical psychologyChild abuseInjury preventionPoison controlPsychiatryMedicineMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Here we describe the development of an evidence-based education program for adults about childhood sexual abuse (CSA), called Prevent It! Uniquely, the primary goal of this program was to change the behavior of participants, as well as to increase knowledge about CSA and positive attitudes toward it. A comprehensive review shows no previous similar approach. The program includes a detailed manual to allow standardized administration by trained facilitators, as well as multiple video segments from CSA survivors and professionals. A total of 23 program workshops were run, with 366 adults participating. Of these, 312 (85%) agreed to take part in the study. All completed baseline ratings prior to the program and 195 (63% of study sample) completed follow-up assessments at 3-months. There were no significant differences between the demographic make-up of the baseline group and the follow-up group. Assessments included demographic data, knowledge, attitudes, and several measures of behavior (our primary outcome variable). Behavioral questions asked individuals to select behaviors used in the previous 3-months from a list of options. Questions also included asking "how many times in the previous 3-months" have you "talked about healthy sexual development or Child sexual abuse (CSA) with a child you know"; "suspected a child was sexually abused"; "taken steps to protect a child"; or "reported suspected sexual abuse to police or child welfare"? The majority of attendees were women, with the commonest age group being between 30 and 39 years old. Approximately 33% had experienced CSA themselves. At 3-month follow-up there were highly statistically significant improvements in several aspects of behavior and knowledge, and attitudes regarding CSA. For example, the number of subjects actively looking for evidence of CSA increased from 46% at baseline to 81% at follow-up, while the number of subjects who actively took steps to protect children increased from 25% at baseline to 48% at follow-up. For general public adults, this is the first program designed using the current evidence base for effective training in CSA examining longer-term outcomes and the first to focus on actual behavioral outcomes. The results suggest it is highly effective and support its widespread use.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,345 · 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

Citations18
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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