Prevalence of Loss and Complicated Grief Among Psychiatric Outpatients
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study examined the prevalence of significant loss through the death of another person as well as complicated grief among patients at two psychiatric outpatient clinics for one year. METHODS: A total of 729 patients were interviewed about significant losses through death during their lives. Standard questionnaires were used to classify 235 patients who had experienced such losses into three groups: those who had minimal disturbance, those who had moderate complicated grief, and those who had severe complicated grief. Multivariate and univariate analyses of variance were used to test for differences in loss-specific variables (for example, pathological grief) and variables that were not specific to loss (for example, depression) among the three groups. RESULTS: More than half of the 729 patients reported that they had experienced one or more significant losses through death. About a third of all patients who came to the clinics met the criteria for either moderate or severe complicated grief. The average time since the loss was about ten years, indicating that these patients had long-term complicated grief. Significant differences in loss-specific variables and variables that were not specific to loss were detected among the three groups. Patients who had severe complicated grief scored higher than patients in the other two groups on both types of variables. Patients with moderate complicated grief had higher scores than those with minimal disturbance. CONCLUSIONS: Clinicians should routinely assess outpatients for loss and complicated grief and should consider addressing loss and complicated grief in treatment. Rather than a single classification of complicated grief, different levels should be considered.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».