Post-traumatic stress disorder in trainee doctors with previous needlestick injuries
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Doctors are at particular risk of occupational needlestick injuries (NSI), and these may result in considerable acute anxiety and fear of disease transmission. AIMS: To measure the prevalence of post-traumatic stress disorder (PTSD) among trainee doctors who had experienced an NSI. METHODS: A questionnaire was distributed to trainee doctors starting work in a large university hospital in the UK. The survey gathered demographic information and experience of previous NSI and included questions designed to assess the presence of PTSD via the Impact of Event Scale (IES), a widely used screening tool for PTSD. The six-item version of this tool (IES-6) was used in this study. RESULTS: Among the 147 doctors who participated, 80 (54%) had sustained at least one NSI during their training and 77 of these completed the IES-6 survey. Of note, 38% of injuries (30/80) were not reported to the occupational health or emergency departments. Using a cut-off level of 10 in the IES-6, 12% (9/77) of the doctors who suffered NSI during their training showed evidence of PTSD. Since the prevalence of PTSD in the general population is estimated at 3%, the odds ratio of PTSD in doctors who had NSI was 4.28 (95% confidence interval: 2.16-8.47). CONCLUSIONS: NSI injury is common among doctors in training. As 12% of doctors with experience of NSI had post-traumatic stress reactions, special attention should be paid to psychological impacts of NSIs. We would recommend further prospective studies.
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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 | 0,000 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».