The Impact of Captivity and Posttraumatic Stress Disorder on Cognitive Performance Among Former Prisoners of War
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: War captivity is a potent pathogen for various aspects of mental health, including cognitive impairments. However, little is known about the long-term impact of war captivity and posttraumatic stress disorder (PTSD) on cognitive functioning among former prisoners of war (ex-POWs). This study assesses the effect of captivity, PTSD trajectories, and the accumulating differential effect in the prediction of cognitive performance. METHODS: This longitudinal research includes 4 assessments (1991 [T1], 2003 [T2], 2008 [T3], 2015 [T4]) of Israeli ex-POWs and comparable combatants from the 1973 Yom Kippur War. Accordingly, 95 ex-POWs and 26 comparable combatants were included in this study. PTSD was assessed according to the DSM-IV, and cognitive performance was assessed using the Montreal Cognitive Assessment (MoCA). RESULTS: Ex-POWs reported higher levels of PTSD symptoms compared to controls (P = 0.007). No difference was found between the groups regarding MoCA total score. Ex-POWs with chronic PTSD were found to have more difficulty in overall cognitive functioning, compared to ex-POWs with delayed, recovery, and resilient trajectories (P = 0.03). Finally, physical and psychological suffering in captivity and intrusion symptoms predicted cognitive performance (P < .001, R² = 37.9%). These findings support the potent pathogenic effects of war captivity on cognitive abilities, more than 4 decades after the end of the traumatic event. CONCLUSIONS: Our results showed captivity to be a unique and powerful traumatic experience, leading to PTSD and long-lasting and enduring neuropsychological implications. These findings highlight the importance of viewing ex-POWs, in particular those suffering from chronic PTSD, especially as they age, as a high-risk population for cognitive disorders. This requires the appropriate diagnosis and cognitive therapy as a way to preserve cognitive abilities among this population.
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 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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».