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Enregistrement W1492977110 · doi:10.1002/jts.21897

PTSD Symptoms and Pain in Canadian Military Veterans: The Mediating Roles of Anxiety, Depression, and Alcohol Use

2014· article· en· W1492977110 sur OpenAlexaffabout
Kara Irwin, Candace Konnert, May Wong, Tom O’Neill

Notice bibliographique

RevueJournal of Traumatic Stress · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePosttraumatic Stress Disorder Research
Établissements canadiensRunning Injury ClinicUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnxietyDepression (economics)PsychiatryClinical psychologyMediationPsychologyAnxiety disorderMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Symptoms of posttraumatic stress disorder (PTSD) and pain are often comorbid among veterans. The purpose of this study was to investigate to what extent symptoms of anxiety, depression, and alcohol use mediated the relationship between PTSD symptoms and pain among 113 treated male Canadian veterans. Measures of PTSD, pain, anxiety symptoms, depression symptoms, and alcohol use were collected as part of the initial assessment. The bootstrapped resampling analyses were consistent with the hypothesis of mediation for anxiety and depression, but not alcohol use. The confidence intervals did not include zero and the indirect effect of PTSD on pain through anxiety was .04, CI [.03, .07]. The indirect effect of PTSD on pain through depression was .04, CI [.02, .07]. These findings suggest that PTSD and pain symptoms among veterans may be related through the underlying symptoms of anxiety and depression, thus emphasizing the importance of targeting anxiety and depression symptoms when treating comorbid PTSD and pain patients.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,264
Score d'incertitude au seuil0,915

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,293 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations30
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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