Prevalence and factors associated with Posttraumatic Stress Disorder seven years after the conflict in three districts in northern Uganda (The Wayo-Nero Study)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Research on the prevalence of Posttraumatic Stress Disorder (PTSD) is still limited in low income countries yet PTSD can be a public health problem in post conflict areas. In order to respond to the burden of PSTD in northern Uganda, an area that experienced civil strife for over two decades, we need accurate data on its (PTSD) prevalence and the associated risk factors to facilitate public mental health planning. METHODS: This study employed a cross-sectional study design and data collection was undertaken in three districts in northern Uganda: Gulu, Amuru and Nwoya. Respondents were aged 18 years and above and were randomly selected at community level. A total of 2400 respondents were interviewed using a structured questionnaire in the three study districts. In this study, multivariate logistic regression was employed to analyze the associations of socio-demographic factors, trauma related variables and the outcome of PTSD. RESULTS: The prevalence of Posttraumatic Stress Disorder (PTSD) in the study population was 11.8 % (95 % CI: 10.5 %, 13.1 %) with a prevalence of 10.9 % (95 % CI: 9.3 %, 12.5 %) among female respondents and 13.4 % (95 % CI: 11.2 %, 15.7 %) among male respondents. Quite a number of factors were strongly associated with PTSD. Overall, a respondent had experienced 9 negative life events. In a multivariate logistic regression, the factors that were strongly associated with PTSD were: exposure to war trauma events, childhood trauma, negative life events, negative copying style and food insecurity. The findings also indicate no association between sex, age and PTSD. CONCLUSION: The prevalence rate of PTSD in the study communities is unacceptably high. Quite a number of factors were associated with PTSD. Effective public mental health services are needed that combine treatment (medical) psychological and social welfare programs especially at community level to address the high burden of PTSD. Longitudinal studies are also recommended to continuously assess the trends in PTSD in the study communities and remedial action taken.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».