Social interactions in trauma disclosure: A multi‐informant and multiconstruct investigation
Notice bibliographique
Résumé
Research has established that social factors are integral to trauma recovery. Yet, there is relatively little data on the association between social interactions from different supports and posttraumatic stress disorder (PTSD) symptoms. Moreover, few studies have measured these factors from multiple informants. This paper examined social interactions from different sources (i.e., negative and positive reactions from a chosen close other [CO], family/friends, and general non-COs) and their association with PTSD symptoms using multi-informant reports of the social constructs (i.e., from the individual exposed to trauma [TI] and their CO). Participants (N = 104 dyads) were recruited from an urban center within 6 months of the TIs' exposure to a traumatic event. TIs were assessed using the Clinician-Administered PTSD Scale. TI self-report, t(97) = 2.58, p = .012, and CO collateral report of disapproval from family/friends, t(97) = 2.14, p = .035, and TI self-report of general disapproval, t(97) = 4.91, p < .001, emerged as significant predictors of PTSD symptoms when compared with other social constructs. Interventions that target family members' and friends' reactions to trauma survivors and societal discourse around trauma and reactions to trauma survivors are recommended. Clinical interventions that buffer against TIs' experiences of disapproval and guide COs on the provision of supportive responses are discussed.
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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 | 0,009 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».