Acute Stress Disorder After Myocardial Infarction: Prevalence and Associated Factors
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To examine the prevalence of acute stress disorder (ASD) after a myocardial infarction (MI) and the factors associated with its development. Methods: Of 1344 MI patients admitted to three Canadian hospitals, 474 patients did not meet the inclusion criteria and 393 declined participation in the study; 477 patients consented to participate in the study. A structured interview and questionnaires were administered to patients 48 hours to 14 days post MI (mean ± standard deviation = 4 ± 2.73 days). Results: Four percent were classified as having ASD using the Structured Clinical Interview for DSM-IV, ASD module. The presence of symptoms of depression (Beck Depression Inventory; odds ratio (OR) = 29.92) and the presence of perceived distress during the MI (measured using the question “How difficult/upsetting was the experience of your MI?”; OR = 3.42, R2 = .35) were associated with the presence of symptoms of ASD on the Modified PTSD Symptom Scale. The intensity of the symptoms of depression was associated with the intensity of ASD symptoms (R = .65). The models for the detection and estimation of ASD symptoms were validated by applying the regression equations to 72 participants not included in the initial regressions. The results obtained in the validation sample did not differ from those obtained in the initial sample. Conclusions: The symptoms of depression and the subjective distress during the MI could be used to improve the detection of ASD. ASD = acute stress disorder; PTSD = posttraumatic stress disorder; MI = myocardial infarction; DSM-IV-TR = Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders, 4th Edition, Text Revision; SCID-IV-ASD = Structured Clinical Interview for DSM-IV; MPSS-SR = Modified PTSD Symptom Scale—Self-Report; BDI-II = Beck Depression Inventory, Second Edition; LESS = Life Events Stress Scale; M-MSSS = Modified Medical Outcomes Study Social Support Survey; BMI = body mass index.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».