Child sexual abuse survivors: Differential complex multimodal treatment outcomes for pre-COVID and COVID era cohorts
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Child sexual abuse (CSA) is a form of early-life trauma that affects youth worldwide. In the midst of the current COVID-19 pandemic, it is imperative to investigate the potential impact of added stress on already vulnerable populations. OBJECTIVE: The aim of this study was to evaluate the effectiveness of a multimodal treatment program on mental health outcomes for youth CSA survivors aged 8-17. Secondary to this, we explored the potential impact of the COVID-19 on treatment outcomes. PARTICIPANTS AND SETTING: Participants of this study were children and youth aged 8-17 who were engaged in a complex multimodal treatment program specifically designed for youth CSA survivors. METHODS: Participants were asked to complete self-report surveys at baseline and at the end of two subsequent treatment rounds. Surveys consisted of measures pertaining to: (1) PTSD, (2) depression, (3) anxiety, (4) quality of life, and (5) self-esteem. RESULTS: Median scores improved for all groups at all timepoints for all five domains. For the pre-Covid participants, the largest improvements in the child program were reported in depression (36.6 %, p = 0.05); in the adolescent program anxiety showed the largest improvement (-35.7 %, p = 0.006). Improvements were generally maintained or increased at the end of round two. In almost every domain, the improvements of the pre-COVID group were greater than those of the COVID-I group. CONCLUSIONS: A complex multimodal treatment program specifically designed for youth CSA survivors has the capacity to improve a number of relevant determinants of mental health and well-being. The COVID-19 pandemic may have retraumatized participants, resulting in treatment resistance.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».