A model exploring the relationship between betrayal trauma and health: The roles of mental health, attachment, trust in healthcare systems, and nonadherence to treatment.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Prior research suggests that there is a relationship between traumatic experiences and poor health. When considered through the lens of betrayal trauma (i.e., the perpetrator and the victim have a close interpersonal relationship), traumatic experiences predict greater posttraumatic difficulty and higher levels of depression. Betrayal trauma has been associated with poorer interpersonal relationships and less trust in individuals and systems that may be important for a person's wellbeing, such as health care systems. In turn, trauma survivors are less likely to adhere to medical treatment, which may ultimately affect their overall health. The current study examined the complex relationship between experiences of betrayal trauma and poor health, while accounting for demographics, mental health symptoms, trust in physicians and the medical system, attachment style, and nonadherence to medical treatment. METHOD: A demographically representative sample of 312 Canadian participants was surveyed online. Participants completed measures that assessed symptoms of mental health (PTSD, depression), trauma, attachment style, trust, and nonadherence to medical treatment. RESULTS: Hierarchical regression models were used to examine the relationship between betrayal trauma and health. Betrayal trauma significantly predicted nonadherence to treatment, while trust in physicians was explained by trauma, attachment style, and mental health symptoms. All of these factors significantly explained poor health status. CONCLUSIONS: Results suggest the importance of implementing trauma-informed care in health care systems. (PsycINFO Database Record (c) 2019 APA, all rights reserved).
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,001 |
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.
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 ».