The Long-Term Psychological Effects of Violent Crime on Victims: A Review of Evidence and Supportive Interventions
Notice bibliographique
Résumé
This study utilizes anonymous survey data collected from 26 mental health professionals in various regions of Canada to understand which psychological disturbances are the most prevalent among victims of violent crime as well as which psychological interventions are most beneficial for treating violent crime victims. The data revealed that Post-Traumatic Stress Disorder (PTSD), Major Depressive Disorder (MDD), Generalized Anxiety Disorder (GAD), anger, guilt, self-blame, and shame are each highly prevalent. Findings also revealed that certain therapeutic methods including Eye Movement Desensitization Reprocessing (EMDR), Supportive Counselling (SC), Progressive Relaxation (PR), Cognitive Reprocessing Therapy (CPT) and Cognitive Restructuring (CR) are associated with advantageous outcomes for victims. Additionally, the findings also establish the importance of several components in promoting therapeutic success, including the integration of multiple therapies, an individualized, trauma-informed approach, victim readiness and willingness to engage in treatment, strong family and social support, clinician cultural competency, and continuous follow-up care. The final chapter of this thesis summarizes the core findings of the study and provides a discussion of the limitations of this study as well as suggestions for further research.
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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 | 0,006 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».