Sexual victimization, PTSD, depression, and social support among women survivors of the 2010 earthquake in Haiti: a moderated moderation model
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In 2010, an important earthquake devastated Haiti and caused thousands of deaths. In a social context where women are particularly vulnerable, this cross-sectional study examined the associations between sexual assaults experienced by women before the earthquake, the earthquake exposure, the traumatic consequences, and their satisfaction of social support received. METHODS: A total of 660 women aged 18 to 86 completed questionnaires assessing exposure to the earthquake, sexual assault victimization, peritraumatic distress, Posttraumatic stress disorder (PTSD), depression, and social support. A moderated moderation model was computed to examine associations between exposure to the earthquake, sexual assault, social support, and traumatic consequences. RESULTS: Results showed that 31.06% of women were victims of sexual assault before the earthquake. They presented higher prevalence of peritraumatic distress, PTSD, and depression symptoms, compared to non-victims. The moderated-moderation model showed that sexual assault and exposure to the earthquake were positively associated with traumatic consequences (respectively, B = 0.560, p < 0.001; B = 0.196, p < 0.001), while social support was negatively associated with them (B = -0.095, p < 0.05). Results showed a triple interaction: women victim of sexual assault who were satisfied with received social support are less likely to develop traumatic consequences after being exposed to the earthquake(B = -0.141, p < 0.01). CONCLUSIONS: By demonstrating the role of sexual assault in the development of mental health problems after the Haitian earthquake, this study shows the importance for clinicians to investigate interpersonal trauma experienced before or following natural disasters among survivors. Results also indicate the key role of family and communities to help survivors build resilience and coping strategies with their social support.
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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) | 0,003 | 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 ».