Identifying risk of emotional sequelae after critical incidents
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Ambulance workers could benefit from a method for early identification of incidents likely to result in long-term emotional sequelae. There is evidence that persistence of some measures of anxiety beyond the first week after an incident is associated with sequelae. In this study we test the hypothesis that persistence of self-identifiable components of the acute stress reaction as early as a few days post-incident is associated with sequelae. METHOD: 228 ambulance workers volunteered to complete surveys on occurrence and persistence of physiological, behavioural and emotional responses to an index critical incident in the past, as well as symptoms of depression, post-traumatic stress, somatisation and burnout at the time of the survey. Data were analysed for associations between duration of each reaction and present symptoms. Using cut-off scores for the outcomes, we tested the RR of high scores in each of three situations: occurrence of the reaction, persistence of reaction beyond one night and persistence beyond 1 week. RESULTS: Prolonged duration of all five acute stress reaction components was associated with all four outcomes, with the strongest associations being with post-traumatic stress and depression symptoms. The occurrence of physical symptoms of arousal is an immediate predictor of long-term sequelae. Three other components--disturbed sleep, irritability and social withdrawal--provide potential indicators of long-term emotional sequelae as early as 2 days post-incident. CONCLUSION: Four easily identifiable responses to a critical incident can potentially be used for early self-identification of risk of later emotional difficulties. These findings should be submitted to prospective testing.
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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 | 0,008 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».