The relationship between non-consensual sex and risk of depression in female undergraduate students at universities in Maritime Canada
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Sexual victimization and depression are common on university campuses, especially among females, and both are associated with negative health outcomes. Most studies of relationships between non-consensual sex and depression have used broad definitions of victimization and/or have controlled poorly for confounding. Objectives This study examines whether there is an independent association between non-consensual sex and current risk of depression after controlling for related factors. Aims To better inform university health services about the psychological sequelae of non-consensual sex. Methods Cross-sectional data collected online from female students younger than age 30 at eight universities in Maritime Canada were analyzed. Non-consensual sex while at university was measured using one dichotomous item and risk of depression was measured using the Center for Epidemiologic Studies Depression (CES-D) Scale. All analyses were weighted and data were imputed using the Sequential Regression Multivariate Imputation (SRMI) Method. Analyses involved basic descriptive statistics, a series of unadjusted logistic regressions, and an adjusted multiple logistic regression. Results In total, 36.7% of students were at risk of depression and 6.8% had been victims of non-consensual sex while attending university. After adjusting for covariates and confounders, females who had been victimized were 2.11 times more likely to be at risk of depression than females who had not been victimized ( P Conclusions This study points to the need for more mental health support for victims of sexual victimization and more efforts to prevent sexual violence. These findings can be used to help inform university mental health services and health promotion activities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».