Peritraumatic Dissociation, Acute Stress, and Early Posttraumatic Stress Disorder in Victims of General Crime
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compare the relation between peritraumatic dissociation and acute stress and the early development of posttraumatic stress disorder (PTSD) in victims of general crime. METHOD: A total of 48 subjects were assessed within 24 hours of the trauma, using the Peritraumatic Dissociative Experiences Questionnaire Self-Report Version (PDEQ-SRV). They were followed longitudinally to assess acute stress (2 weeks after the assault,) using the Standford Acute Stress Reaction Questionnaire (SASRQ), and posttraumatic stress (at 5 weeks), using the Clinician-Administered PTSD Scale (CAPS) and the Impact of Event Scale (IES). RESULTS: Among PTSD subjects mean PDEQ scores were significantly higher (mean 3, SD 0.9) than in those without PTSD (mean 2.3, SD 0.7) (t = 2.78, df 46, P = 0.007). Among PTSD subjects, mean SASRQ scores were significantly higher (mean 97.9, SD 29.2) than in those without PTSD (mean 54.8, SD 28.2) (t = 4.9, df 46, P = 0.00007). CONCLUSIONS: High levels of peritraumatic dissociation and acute stress following violent assault are risk factors for early PTSD. Identifying acute reexperiencing can help the clinician identify subjects at highest risk.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».