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Enregistrement W4295081358 · doi:10.1177/15248399221083255

Adapting Adolescent Dating Violence Prevention Interventions to Victims of Child Sexual Abuse

2022· article· en· W4295081358 sur OpenAlexafffund
Geneviève Brodeur, Mylène Fernet, Martine Hébert, Christine Wekerle

Notice bibliographique

RevueHealth Promotion Practice · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild Abuse and Trauma
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPsychological interventionIntervention (counseling)Context (archaeology)Child sexual abusePoison controlSexual abuseSuicide preventionChild abusePsychologyDomestic violenceClinical psychologyMedicinePsychiatryEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Considering the increased risk of revictimization, adolescents who have experienced child sexual abuse (CSA) are a priority subpopulation for the prevention of dating violence. Yet, intervention programs often focus on psychological symptomology associated with CSA; few tackle issues specific to relational violence. Addressing the relational traumatization of adolescents with a history of CSA is essential to prevent their revictimization. Given specific CSA sequelae related to intimacy and engagement in sexual behaviors, there is a need for tailoring interventions to boy and girl survivors. A case study of a group intervention designed for adolescent girls with a history of CSA was conducted. The context adaptation, based on intervention mapping proposed by Bartholomew and colleagues, served as a theoretical framework. Four steps were taken to ensure that the intervention addressed CSA youth needs: (a) needs assessment, (b) analysis of the conceptual framework of the original program, (c) selection of interventions and developing new interventions, and (d) validation with a committee of practitioners. This approach provided an understanding of risk factors and intervention priorities using the problem logic model. The original program was enhanced by adding four interventions addressing the prevention of dating violence. These interventions were then validated by practitioners before implementation in the setting. The approach underscores the relevance of understanding the needs of the clientele and of adopting a collaborative approach to ensure the proposed interventions are relevant.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,107
Tête enseignante GPT0,439
Écart entre enseignants0,332 · 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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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