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Enregistrement W4212793960 · doi:10.1080/24732850.2021.2016115

Shame among Forensic and Non-Forensic Patients and the Impact of the Social Determinants of Health: A Pilot Study

2022· article· en· W4212793960 sur OpenAlexaff
Rusan Lateef, Fiona Moloney, Amina Ali, Roland M. Jones

Notice bibliographique

RevueJournal of Forensic Psychology Research and Practice · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEmotions and Moral Behavior
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental HealthUniversity of TorontoMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForensic scienceShamePsychologyClinical psychologyCriminologyApplied psychologySocial psychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Shame is associated with various mental health and social difficulties. A broad range of social factors increase the risk of shame among individuals. One group that experiences increased shame due to their mental health diagnoses and criminal justice involvement is forensic patients. The purpose of this pilot study was to compare shame levels in forensic and non-forensic patients with a diagnosis of schizophrenia or other psychotic disorder, and to examine whether any social determinants of health impacted the levels of shame among both groups. A self-report shame questionnaire and a measure of experiences with various social determinants of health were completed by 43 patients with schizophrenia or other psychotic disorder (22 forensic and 21 non-forensic patients). Statistical analyses revealed no significant differences in levels of shame between the forensic and non-forensic patients. Early life experience as well as employment and working conditions had the most significant impact on shame levels for both forensic and non-forensic patients. We also found a significant difference between forensic and non-forensic scores in employment and working conditions (p = .046), with forensic patients rating their experiences with this factor as more positive than non-forensic participants. Clinical implications 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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,086
Score d'incertitude au seuil0,759

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,191
Tête enseignante GPT0,522
Écart entre enseignants0,331 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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