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Enregistrement W4391644030 · doi:10.7202/1108986ar

HOW MUCH DO CANADIAN SOCIAL WORKERS KNOW ABOUT PREMENSTRUAL SYNDROME AND PREMENSTRUAL DYSPHORIC DISORDER, AND DOES THIS AFFECT THEIR ASSESSMENT OF MOTHERS?

2024· article· en· W4391644030 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Lynn Barry, Leslie M. Tutty

Notice bibliographique

RevueCanadian social work review · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMenstrual Health and Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPremenstrual dysphoric disorderPsychologyAffect (linguistics)Biopsychosocial modelClinical psychologyPsychiatryCoping (psychology)Developmental psychologyMedicineMenstrual cycle

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PMS and PMDD symptoms interfere in some women’s daily coping abilities, including their mothering. Social workers assess mothering ability but may not understand the negative effects of PMS/PMDD. This study examines social workers’ knowledge about PMS/PMDD and whether this influences their assessments with mothers, surveying 521 Canadian social workers. The Premenstrual Experience Knowledge Questionnaire (PEKQ) assesses the biopsychosocial aspects of premenstrual knowledge. Social workers scored an average of 60.5%. They were least knowledgeable about SSRI treatments, suicide rates, and symptoms. Higher scores were associated with having one’s own premenstrual symptoms and PMS symptoms that interfered more in one’s life. Only 5.1% of social workers addressed PMS/PMDD in their mothering assessments, with significant relationships between PMS/PMDD inquiry and worker age, knowledge scores, training, and personal premenstrual symptoms. These results can educate social workers, raising awareness of the possible negative impacts of PMS/PMDD on mothering, which could lead to changing their assessment practices and identifying these treatable conditions. This awareness-raising is especially critical when PMDD/PMS affects mothering to the degree that children’s safety might be compromised.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,844
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,289 · 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.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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