0800 Impact Of Childhood Sexual Abuse On Nightmare Frequency In Young Adolescents
Notice bibliographique
Résumé
Nightmares are among trauma victims’ most frequently reported symptoms. Child abuse constitutes one of the better documented chronic traumas, and while several studies have investigated nightmares in adult victims of child abuse, few have done so in adolescent populations. We investigated nightmare frequency in teenagers reporting a history of sexual abuse as compared to teenagers with no such history. 402 teenagers (355 girls, 47 boys, mean age = 15.85 ± 0.87 years) reporting a history of sexual abuse and 402 non-victims matched for age and gender were selected from a representative stratified cluster sample of 8194 teenagers as part of a larger investigation on the prevalence of interpersonal violence and associated risk factors and mental health outcomes in the province of Quebec, Canada. Participants reported their nightmare frequency over the past 6 months on a Likert-type scale ranging from 0 (never) to 4 (very often). 582 (72.4%) of the 804 participants reported experiencing nightmares over the last 6 months: 59% reported having nightmares rarely, 21% sometimes, 8% often and 12% very often. The impact of childhood sexual abuse on nightmare frequency was assessed with a multivariate logistic regression. Nightmare frequency was grouped into two categories (never-rarely and sometimes or more) and included as the outcome variable. Gender, age, sexual abuse victimization, intra-family sexual abuse and number of other traumas were included in one block as predictor variables. The model was significant and explained 20% of the variance of nightmare frequency. The overall percentage of correctly classified participants was 75%. Female gender (OR = 2.36, 1.31–4.27), sexual victimization (OR = 8.36, 5.52–12.64), intra-family sexual abuse (OR = 0.62, 0.40-.098) and number of other interpersonal traumas experienced (OR = 1.19, 1.07–1.31) emerged as significant independent predictors of nightmare frequency, while age was not a significant predictor. Nightmare frequency in teenagers is associated with female gender, sexual victimization, intra-family victimization and number of traumas. This research was supported by a grant from the Canadian Institutes of Health Research (#103944)
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 ».