A Psychometric Investigation of Racial Trauma Symptoms Using a Semi-Structured Clinical Interview With a Trauma Checklist (UnRESTS)
Notice bibliographique
Résumé
The term racial trauma is used to describe the cumulative distressing and traumatizing effects of racism in all of its forms, and it closely resembles the construct of posttraumatic stress disorder (PTSD). This investigation aims to increase our understanding of racial trauma by comparing the characteristics of those with a clinically-relevant diagnosis of racial trauma to those without, based on the findings of a clinical semi-structured interview and symptom checklist for assessing racial trauma, the University of Connecticut Racial Ethnic Stress and Trauma Survey (UnRESTS), administered to a diverse group of adults (N = 97). This paper extends prior work on racial trauma by examining the correlations between racial trauma and validated self-report measures of discriminatory distress, controlling for racialization. We examine the correlation between a clinically-relevant diagnosis of racial trauma and racial/ethnic identity. We also compare racism-related PTSD symptoms in those with and without racial trauma to inform clinical assessment. Finally, we examine the factor structure of racial trauma symptoms using the 24 items from the UnRESTS PTSD symptom checklist and compare these to current DSM-5 models. The structure of racial trauma symptoms differed from the DSM-5 4-factor model, as do other PTSD models in the research literature. Clinical and research implications are discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».