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Enregistrement W4321167389 · doi:10.1080/15299732.2023.2181476

Heterogeneity In Women’s Trauma Histories: Impact On Substance Use Disorder Severity

2023· article· en· W4321167389 sur OpenAlexaff
Catherine E. Gallagher, Caroline Brunelle

Notice bibliographique

RevueJournal of Trauma & Dissociation · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild Abuse and Trauma
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolysubstance dependenceInterpersonal communicationPsychologySubstance usePsychiatryClinical psychologyLatent class modelPsychological interventionSubstance abuseInjury preventionPoison controlMedicineMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Trauma and substance use disorders (SUDs) frequently co-occur, especially in women. Previous studies have attempted to determine if individual differences in trauma histories could be meaningfully categorized but few studies have focused solely on women, especially those reporting substance use problems. A total of 130 women (M age = 30.7, SD = 7.9) self reporting past-year substance use problems completed comprehensive measures assessing lifetime exposure to a variety of traumatic events as well as substance use patterns and severity. Using latent class analysis, three classes emerged, a Low Lifetime Interpersonal Trauma class (40%, n = 52), a Moderate Lifetime Interpersonal Trauma class (23.8%, n = 31) and a High Lifetime Interpersonal Trauma class (36.2%, n = 47). Groups did not vary on daily/almost daily use of different types of substances and polysubstance use frequency but were significantly different on SUD severity, with the Moderate and the High Lifetime Interpersonal Trauma classes reporting severe SUD severity in comparison to moderate severity for the Low Interpersonal Trauma class. The findings of the current study indicate that women experiencing substance use problems should receive SUD treatment in a trauma-informed manner but that not all may require integrated trauma and substance use interventions.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,165
Score d'incertitude au seuil0,764

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,293 · 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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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