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Enregistrement W3183346814 · doi:10.3389/fpsyg.2021.646680

Post-traumatic Stress Disorder in Sexually Abused Children: Secure Attachment as a Protective Factor

2021· article· en· W3183346814 sur OpenAlexaff
Karin Ensink, Peter Fonagy, Lina Normandin, Abby Rozenberg, Christina Marquez, Natacha Godbout, Jessica L. Borelli

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychology · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild Abuse and Trauma
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyAttachment theorySexual abuseInsecure attachmentClinical psychologyProtective factorChild Behavior ChecklistChild abuseChildhood abusePosttraumatic stressChecklistPsychological resilienceAttachment measuresChild sexual abusePsychiatryPoison controlInjury preventionDevelopmental psychologyMedicineMedical emergencyPsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of the present study was to examine the hypothesis that attachment and childhood sexual abuse (CSA) interacted such that school aged CSA survivors with insecure attachment to parents would be at an elevated risk of developing post-traumatic stress disorder (PTSD) and trauma symptoms. Participants (n= 111, ages 7–12) comprised two groups, child CSA survivors (n= 43) and a matched comparison group of children (n= 68) recruited from the community. Children completed the Child Attachment Interview (CAI) as well as the Trauma Symptom Checklist for Children (TSCC). There was a significant interaction between sexual abuse history and attachment security, such that sexually abused children with insecure attachment representations had significantly more PTSD and trauma symptoms than sexually abused children with secure attachment to parents. The findings show that using a dual lens of attachment and CSA can facilitate the identification of children most at risk and has important implications for understanding risk and resilience processes.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,304 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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