Intimate partner violence and posttraumatic stress disorder among adolescents and young adults in Haiti
Notice bibliographique
Résumé
Although the high prevalence of intimate partner violence (IPV) in Haiti is well-documented, its association with post-traumatic stress disorder (PTSD) symptoms among adolescents and young adults remains unexplored. Using a representative sample of adolescents and young adults from rural and urban areas across the 10 geographical regions of Haiti, this study investigates the association between IPV and PTSD symptoms. It explores the role of social support, emotion regulation, other traumatic events, and sociodemographic factors. The sample consisted of 3,586 participants, of whom 43.21% (1,538) reported being in a dating relationship in the past year (56.04% women). Overall, 25.53% of the participants were categorized as having probable PTSD. Results showed that participants who experienced at least one episode of IPV victimization presented a higher prevalence of PTSD (32.28%) compared to those who did not have any experience (16.29%), χ2 (1) = 44.83, p < .001. The logistic regression model showed that emotional IPV, sexual IPV, traumatic life events, emotional dysregulation, and social support were associated with PTSD symptoms. This study highlights a strong association between IPV and PTSD symptoms, as well as factors that can contribute to the development and implementation of prevention and intervention programs among adolescents and young adults in Haiti.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».