Further Investigation on Sexual Abuse Experiences: Revisiting the Psychometric Properties of the Sexual Abuse History Questionnaire and the Content of its Open-Ended Item
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Numerous studies have assessed sexual abuse (SA) in association with psychological consequences, psychiatric disorders, or somatic disorders. However, assessing such a complex psychological construct faces both methodological and theoretical difficulties. Method The aim of this study was to examine the validity and reliability of the Sexual Abuse History Questionnaire (SAHQ) in a large, non-clinical sample ( N = 24,715) and to identify other potential manifestations of sexual abuse using an open-ended question (e.g., groping, non-physical coercion, consent regarding sexual health, and the reproductive system). Results Two subsamples were created to perform both EFA and CFA, since no pre-established factor structure existed for the scale. The exploratory and confirmatory factor analyses identified a one-factor structure in sexual abuse both in childhood (CSA) and adolescence/adulthood (AASA). AASA and CSA showed a moderate positive correlation in both subsamples. Both AASA and CSA correlated positively with compulsive sexual behavior, sexual dysfunction, and number of sexual partners and negatively with problematic pornography consumption, although these associations were weak. Our qualitative analysis indicated eight additional categories of SA that the scale did not measure. Conclusions Our quantitative analyses showed adequate reliability but insufficient criterion validity for the SAHQ. Our qualitative analyses indicated that the scale is presumably not able to measure sexual abuse in its full complexity. Policy Implications The present research may point to the need to apply broader definitions of sexual abuse when it comes to designing interventions or treatment for SA survivors, as they can result in more personalized, inclusive, and effective intervention programs.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| 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 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».