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Enregistrement W2124201254 · doi:10.1093/ije/dyq132

War-related stress exposure and mortality: a meta-analysis

2010· review· en· W2124201254 sur OpenAlexaff
David J. Roelfs, E. Shor, Karina W. Davidson, Joseph E. Schwartz

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Epidemiology · 2010
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePosttraumatic Stress Disorder Research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood Institute
Mots-clésHazard ratioConfidence intervalDemographyMedicineMeta-analysisObservational studyEpidemiologyGerontologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Domestic and international wars continue to be pervasive in the 21st century. This study summarizes the effects of war-related stress on all-cause mortality using meta-analyses and meta-regressions. METHODS: A keyword search was performed, supplemented by extensive iterative hand-searches for observational studies of war-related stress and mortality. Two hundred and twenty mortality risk estimates from 30 studies were extracted, providing data on more than 9 million persons. RESULTS: The mean hazard ratio (HR) was 1.05 [95% confidence interval (CI) 0.98-1.13] among HRs adjusted for age and additional covariates. The mean effect for men was 1.14 (CI 1.00-1.31), and for women it was 0.92 (CI 0.66-1.28). No differences were found for various follow-up durations or for various types of war stress. Neither civilians nor military personnel had an elevated mortality risk. Those exposed to a combat zone during the Vietnam War had a slightly higher chance of death (HR 1.11; 95% CI 1.00-1.23). CONCLUSIONS: The results show that, over all, exposure to war-stress did not increase the risk of death when studies were well controlled. Effects were small when found. This lack of substantial effect may be the result of selection processes, developed resiliency and/or institutional support.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,676
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,005
Bibliométrie0,0020,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,000

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 Opus0,453
Tête enseignante GPT0,561
Écart entre enseignants0,108 · 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.

Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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