Screening for psychotrauma related symptoms: Japanese translation and pilot testing of the Global Psychotrauma Screen
Notice bibliographique
Résumé
Background: The impact of traumatic experiences or adverse life experiences has been shown to potentially affect a wide range of mental health outcomes. However, there was no brief instrument to screen for a range of psychological problems in different domains after a potentially traumatic event, and for risk factors and protective factors.Objective: The aim of this study is to examine the internal consistency and concurrent validity of the Japanese version of the Global Psychotrauma Screen (GPS) in a traumatized sample in Japan.Method: A total sample (n = 58) with varying levels of potential posttrauma symptoms due to domestic violence or other events were recruited into this study. Self-rating measures of posttraumatic stress disorder (PTSD), depression, anxiety, and alcohol problems were conducted to investigate the concurrent validity.Results: The results show that a range of posttrauma symptoms assessed by the GPS were highly endorsed by this traumatized sample in all domains except for self-harm, derealization, and depersonalization. The GPS sum score was highly correlated (r > 0.79) with other measures of PTSD, depression, and anxiety symptoms. Also, the subdomain scores showed acceptable correlations with corresponding domain measures. Participants who had been sexually assaulted or had unwanted sexual experiences, and participants who had been physically assaulted during childhood, had higher scores on the total GPS and on subdomains of PTSD, as well as symptoms associated with Complex PTSD.Conclusions: This study provides an initial indication that the GPS may be a useful screening tool for trauma survivors and elucidates that the consequences of trauma are not limited to PTSD.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».