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Enregistrement W2600172611 · doi:10.1186/s12888-017-1286-2

Conflict-related trauma and bereavement: exploring differential symptom profiles of prolonged grief and posttraumatic stress disorder

2017· article· en· W2600172611 sur OpenAlexfundno aff
Carina Heeke, Nadine Stammel, Manuel Heinrich, Christine Knaevelsrud

Notice bibliographique

RevueBMC Psychiatry · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueGrief, Bereavement, and Mental Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesPanel on Research Ethics
Mots-clésLatent class modelDistressPsychologyGriefComplicated griefClinical psychologyPsychiatryPoison controlMultinomial logistic regressionInjury preventionSocial classTraumatic griefSocial supportMedicineSocial psychologyMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Exposure to trauma and bereavement is common in conflict-affected regions. Previous research suggests considerable heterogeneity in responses to trauma and loss with varying symptom representations. The purpose of the current study was to (1) identify classes of prolonged grief disorder (PGD) and posttraumatic stress disorder (PTSD) symptom profiles among individuals who were exposed to both trauma and loss due to the Colombian armed conflict and (2) to examine whether sociodemographic, loss and trauma-related characteristics could predict class membership. METHODS: Three hundred eight victims of internal displacement who had experienced trauma and loss were assessed through measures of PGD (PG-13), PTSD (PCL-C), and social support (DUKE-UNC). Latent class analysis (LCA) was performed to analyze differential profiles by symptoms of PGD and PTSD and multinomial logistic regression was used to analyze predictors of class membership. RESULTS: LCA revealed a four-class solution: a resilient class (23.6%), a PTSD-class (23.3%), a predominately PGD class (25.3%) and a high distress-class with overall high values of PGD and PTSD (27.8%). Relative to the resilient class, membership to the PGD class was predicted by the loss of a close family member and the exposure to a higher number of assaultive traumatic events, whereas membership to the PTSD class was predicted by the perception of less social support. Compared to the resilient class, participants in the high distress-class were more likely to be female, to have lost a close relative, experienced more accidental and assaultive traumatic events, and perceived less social support. DISCUSSION: Specific symptom profiles emerged following exposure to trauma and loss within the context of the Colombian armed conflict. Profiles were associated with distinct types of traumatic experiences, the degree of closeness to the person lost, the amount of social support perceived, and gender. The results have implications for identifying distressed subgroups and informing interventions in accordance with the patient's symptom profile.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,270 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations60
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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