Factors Associated With Posttraumatic Stress Disorder Symptomology Among Women Who Have Experienced Sexual Assault in Canada
Notice bibliographique
Résumé
There is a dearth of information about the association of victim-related and assailant-related characteristics and posttraumatic stress disorder (PTSD) among sexually assaulted women. Recently, Statistics Canada included items measuring the possible presence of PTSD symptoms in their 2014 nationally representative General Social Survey on Victimization (GSS-V), for the purpose of improving the understanding of mental health impacts associated with sexual victimization. The present study used the GSS-V to examine the association of sociodemographic, health, and assailant characteristics and prior traumatic experiences in the form of physical or sexual dating violence, physical assault, stalking, childhood abuse, and witnessing of violence between parents with PTSD symptomology among sexually assaulted women. Among 319 women who reported experiencing at least one incident of sexual assault in the 12 months prior to the survey, 68.6% had experienced at least one negative emotional impact as a result, among whom, 43.6% reported past-month PTSD symptoms. Logistic regression modeling revealed that prior traumatic events in the form of physical or sexual dating violence, stalking, and having witnessed violence between parents were associated with higher odds of experiencing PTSD symptoms, as was having been sexually assaulted by a known assailant. In contrast, the odds of experiencing PTSD symptoms was lower for Aboriginal or visible minority women. The results suggest that PTSD symptoms in the near aftermath of sexual victimization are common, and there are a range of factors that contribute to the likelihood of developing these symptoms. Implications for future research are discussed.
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 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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».