Interpersonal polyvictimization: Addressing the care planning needs of traumatized children and youth
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Exposure to maltreatment has a detrimental impact on both physical and mental health. However, research on the relationship between polyvictimization and care planning needs is scarce. OBJECTIVES: This study investigated the associations between interpersonal polyvictimization and care planning needs for children and youth, controlling for sex and age differences. PARTICIPANTS AND SETTINGS: = 3.53) between 4 and 18 years. Participants were recruited from over 58 mental health agencies, facilities, and schools in Ontario, Canada between November 2012 and February 2020. METHODS: Multivariate binary logistic regression was used to investigate polyvictimization, sex and age groups, as predictors on care planning outcomes. Significant interaction effects were further examined using simple effects analyses. RESULTS: Children and youth experiencing polyvictimization, compared to those who did not, were more likely to report attachment difficulties, lack of informal support, interpersonal conflict, substance use and harm to self or others. In addition, the relationship between polyvictimization and attachment and interpersonal conflict care planning was moderated by sex. CONCLUSIONS: Findings emphasize the importance of focusing on interpersonal polyvictimization and sex differences when developing treatment plans for a variety of care planning needs. Mental health practitioners could utilize the study findings to guide their clinical practices and ensure effective services are provided to those seeking mental health care.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».