Emotional Intelligence in Female Children with PTSD After Sexual Abuse
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: The aim was to investigate the effects of child sexual abuse on emotional intelligence in children with posttraumatic stress disorder (PTSD). Also, there is no study assessing the effects of incest on emotional intelligence in children with PTSD after sexual abuse. The current study aimed to assess the effects of incest on emotional intelligence. Methods: This study included 30 female children with sexual abuse, 20 female traffic accident victims with PTSD, and 25 female healthy volunteers as controls. All participants in the study were assessed with the Toronto Alexithymia Scale (TAS-20) and the Difficulties in Emotion Regulation Scale (DERS) and the reading mind from eyes test (RMET) for children. Results: It was found that the TAS-20 total score was significantly higher in the CSA victims than in controls. Difficulty identifying feelings and difficulty describing feelings subscales scores were higher in the incest group. When the groups were compared regarding total DERS scores, it was found that it was found that the DERS total scale was significantly higher in the CSA victims than in controls while no difference was detected between the CSA victims without incest and the incest group. RMET score was significantly lower in the incest group than in the CSA victims without incest. Conclusion: Sexual abuse disrupts emotional processing in female children. It is important to consider the clinical features of emotion processing that could contribute to PTSD treatment in children with sexual abuse.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».