Symptoms of Acute Posttraumatic Stress Disorder After Intensive Care
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Admission to intensive care is often a sudden and unexpected event precipitated by a life-threatening condition, 2 determinants thought to influence the development of posttraumatic stress disorder. OBJECTIVES: To identify the frequency of acute symptoms of posttraumatic stress disorder and to describe factors predictive of these symptoms in patients 1 month after discharge from intensive care. METHODS: In this prospective cohort study, all patients meeting the inclusion criteria during the study period were invited to participate. Participants completed the Impact of Event Scale-Revised, and demographic and clinical data were accessed from an intensive care unit database. RESULTS: During a 9-month period, 114 of 137 patients who met the inclusion criteria consented to participate in the study, and 100 (88%) completed it. The mean total score on the Impact of Event Scale-Revised was 17.8 (SD, 13.4; possible range, 0-88). A total of 13 participants (13%) scored higher than the cutoff score for clinical posttraumatic stress disorder. Neither sex nor length of stay was predictive of acute symptoms of post-traumatic stress disorder. In multivariate analysis, the only independent predictor of symptoms was age. Patients younger than 65 years were 5.6 times (95% confidence interval, 1.17-26.89) more likely than those 65 years and older to report symptoms. CONCLUSION: The rate of symptoms of posttraumatic stress disorder 1 month after discharge from intensive care was relatively low. Consistent with findings of previous research, being younger than 65 years was the only independent predictor of symptoms.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».