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Record W3207997681 · doi:10.51656/psycause.v11i2.51361

Différences de genre dans la présentation des symptômes post-traumatiques chez les évacués de feux de forêt

2021· article· fr· W3207997681 on OpenAlexaffvenue
Sandrine Bédard, Elliot Gagner, Jeanne Proulx-Villeneuve, Émilie Binet, Geneviève Belleville

Bibliographic record

VenuePsycause revue scientifique étudiante de l École de psychologie de l Université Laval · 2021
Typearticle
Languagefr
FieldPsychology
TopicPosttraumatic Stress Disorder Research
Canadian institutionsUniversité Laval
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArtPsychology

Abstract

fetched live from OpenAlex

Peu d’études ont cherché à identifier les symptômes du trouble de stress post-traumatique (TSPT) du DSM-5 étant plus rapportés en fonction du genre. Il importe de caractériser ces différences pour mieux cibler les besoins selon ce facteur. La présente étude vise à évaluer les différences de genre dans la symptomatologie du TSPT chez 1510 évacués (838 femmes, 672 hommes) des feux de forêt de Fort McMurray un an après l’événement. Les données ont été récoltées via un sondage téléphonique. Les symptômes post-traumatiques ont été évalués par le PTSD Checklist for DSM-5. La sévérité totale et celle des quatre catégories de symptômes (intrusion, évitement, humeur/cognitions et éveil/réactivité) étaient significativement plus élevées chez les femmes de même que la fréquence d’endossement pour 12 symptômes. Les hommes présentaient une fréquence d’endossement significativement plus élevée pour un symptôme (comportements irréfléchis/autodestructeurs). Les résultats ont montré que le profil clinique du TSPT chez les évacués différait selon le genre, ce qui permet de mettre en évidence les particularités liées au genre dans le TSPT. Cela pourrait ultimement aider les cliniciens à planifier un plan de traitement plus approprié en fonction des symptômes qui ont davantage tendance à être exhibés selon le genre.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.005
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.199
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0050.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0010.002
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0020.000
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.057
GPT teacher head0.348
Teacher spread0.291 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2021
Admission routes2
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