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Enregistrement W2075684142 · doi:10.1002/jts.21726

PTSD and depression following armed robbery: Patterns of appearance and impact on absenteeism and use of health care services

2012· article· en· W2075684142 sur OpenAlexaff
Geneviève Belleville, André Marchand, Marie‐Hélène St‐Hilaire, Mélissa Martin, Cidália Ferreira Silva

Notice bibliographique

RevueJournal of Traumatic Stress · 2012
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePosttraumatic Stress Disorder Research
Établissements canadiensInstitut universitaire en santé mentale de MontréalUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAbsenteeismMajor depressive disorderPsychiatryDepression (economics)Mental healthMedicinePopulationOccupational safety and healthSuicide preventionPoison controlPsychologyClinical psychologyMedical emergencyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Armed robbery is a sudden, life-threatening event affecting the victims' mental health. Posttraumatic stress disorder (PTSD) and major depressive disorder (MDD) in this population have rarely been studied. The objectives of the study were to assess the occurrence of PTSD and MDD in victims of armed robbery, and to evaluate occupational functioning and use of health care services. Eighty-six convenience store employees, victims of armed robbery, were evaluated within days after the robbery, and 1 and 3 months after. A validated diagnostic interview (SCID-I) was used. Data about sick leave, absenteeism, and use of health care services were collected. The total number of individuals who had PTSD, MDD, or both at any time during the 3 months following the robbery was 1 (2%), 4 (6%), and 5 (8%), respectively, showing that comorbid PTSD-MDD is as frequent as or even more frequent than either disorder in isolation. Individuals with PTSD (with or without comorbid MDD) reported more absenteeism (η(2) (p) = .25) and more medical visits (η(2) (p) = .12) following the robbery. Clinicians and management resources personnel must be alert to the possibility that both PTSD and MDD, either alone or comorbid, can develop in victims of armed robbery.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil0,558

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,336 · 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

Citations33
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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