Assessing trauma and posttraumatic stress disorder: Single, open-ended question versus list-based inventory.
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Trauma exposure is a precursor to a diagnosis of posttraumatic stress disorder (PTSD). A dearth of empirical evidence exists on the impact of different measurement practices on estimates of trauma exposure and PTSD within representative epidemiological samples. In the present study, we examined differences in reported trauma exposure and rates of PTSD using single, open-ended question versus list-based trauma assessments in a general community sample. Using data from the third wave of the Montreal epidemiological catchment area study (N = 1029), participants were interviewed in person by a lay interviewer about lifetime history of trauma exposure and PTSD. Prevalence rates of trauma exposure and PTSD diagnosis using single, open-ended question and list-based assessment were compared using a within-subject design. A single, open-ended question versus list-based trauma assessment yielded trauma-exposure rates of 61%, 95% CI [57.8, 63.8] and 78%, 95% CI [75.2, 80.3], respectively. Conditional rates of lifetime PTSD decreased from 6.7%, 95% CI [5.8, 9.4] to 6%, 95% CI [4.4, 7.7], respectively. Increases in trauma exposure were more pronounced in women (33.7%) than men (21.5%), as well as in the younger stratum of study participants (15-24 years old; 36.1%). Underestimation of PTSD using a single, open-ended question assessment was minimal, although all missing cases were women. Our results lend support to the importance of using comprehensive assessments of exposure to potentially traumatic events when conducting epidemiological research, especially when reporting conditional rates of PTSD. Previous research may have underestimated the prevalence of trauma exposure, particularly among young women. (PsycINFO Database Record
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle