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Enregistrement W2760855847 · doi:10.1093/pch/pxx086.007

SUICIDAL IDEATIONS AMONG SEXUALLY ABUSED CHILDREN: A CRITICAL NEED FOR BETTER UNDERSTANDING

2017· article· en· W2760855847 sur OpenAlexaffabout
AC Bernard‐Bonnin, Martine Hébert, Claire Allard‐Dansereau, Amélie Gauthier-Duchesne

Notice bibliographique

RevuePaediatrics & Child Health · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild Abuse and Trauma
Établissements canadiensCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSexual abuseClinical psychologyPsychologyPsychiatryChild abuseChild sexual abuseAnxietyPoison controlSuicide preventionMedicineMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Child sexual abuse is clearly associated with multiple difficulties during adulthood, such as posttraumatic stress symptoms (PTSS), depression, anxiety, low self-esteem, suicidal ideations and suicide attempts (Fergusson, McLeod & Horwood, 2013). Prior studies also suggest that children who have disclosed sexual abuse may show PTSS (Hébert, Langevin & Daigneault, 2016) and behavior problems (Hébert, 2011) in the short term. However, very few studies have investigated suicidal ideations among young victims. OBJECTIVES: This study attempted to identify the prevalence and the predictors of suicidal ideations among sexually abused children. DESIGN/METHODS: The sample consisted of 447 sexually abused children (319 girls and 128 boys) between 6 to 12 years of age. Participants were recruited during the initial evaluation at various centers located in Quebec province and offering specialized services for sexually abused children. An adaptation of the History of Victimization Form (Parent et Hébert, 2006) was used to assess the characteristics of abuse based on information from the child’s medical or clinical record. A self-esteem scale, the Self-Perception Profile for Children (Harter, 1985), was completed by children. To assess suicidal ideations, children were asked “ Do you sometimes want to die?” (Valla, Bergeron, St-Georges & Berthiaume, 2000). Logistic regression analysis was used to test the contribution of gender, characteristics of sexual abuse and self-esteem to the prediction of suicidal ideations. RESULTS: A total of 10.7% of the sample reported less severe abuse (physical contact over clothing), 27.7% severe abuse (physical contact under clothing without attempted penetration) and 61.6% more severe abuse (penetration or attempted penetration). The results showed that 1 in 3 children have had suicidal ideations. Logistic regression analyses indicated that being a girl (Exp(B) = 1.97, p =0.016), having been subjected to intrusive gestures (Exp(B) =1.71, p = 0.031), having been abused by a family member (Exp(B) = 1.85, p = 0.024) and having a low self-esteem (Exp(B) = 0.42, p < 0.001) are all predictors of suicidal ideations. CONCLUSION: This research highlighted the high prevalence of suicidal ideations among sexually abused children. More efforts should be done in the future to investigate this topic among young victims, and to include assessment and treatment of suicidal ideations in child sexual abuse 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 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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0050,007
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0030,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,302 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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