Prevalence of acute stress disorder among road traffic accident survivors: a meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Road traffic accident (RTA), an unexpected traumatic event, may not only lead to death and serious physical injuries, but also could put survivors at an increased risk for a wide range of psychiatric disorders, particularly acute stress disorder (ASD). Early assessment of trauma-related psychological responses is important because acute trauma responses in the early post-traumatic period are among the robust predictors of long-term mental health problems. However, estimates of the prevalence of ASD among RTA survivors varied considerably across studies. Therefore, this meta-analysis aimed to identify the pooled prevalence of ASD among RTA survivors. A systematic literature search in the databases of PubMed, PsycINFO, PsycARTICLES, Embase and Web of Science was performed from their inception dates to December 2017. Subject headings were used to identify relevant articles, and the search strategy was adjusted across databases. Heterogeneity across studies was evaluated by Cochran’s χ 2 test and quantified by the I 2 statistic. Subgroup analyses were performed to identify the pooled prevalence in relation to the country of study, instrument used to identify ASD, age, gender and traumatic brain injury. When significant heterogeneity was observed, the influence of some potential moderators was explored using meta-regression analyses. Thirteen eligible studies conducted in 8 countries were included. A total of 2989 RTA survivors were assessed, of which 287 were identified with ASD. The overall heterogeneity was high across studies ( I 2 =96.8%, P < 0.001), and the pooled prevalence of ASD among RTA survivors was 15.81% (95% confidence interval: 8.27–25.14%). Subgroup analyses indicated that the prevalence of ASD among RTA survivors differed significantly with regard to the country of study, instrument used to identify ASD, age and gender ( P < 0.05). Meta-regression analyses showed that mean age of participants and quality assessment score were significant moderators for heterogeneity ( P < 0.05). Nearly one-sixth of RTA survivors suffer from ASD, indicating the need for regular assessment of early trauma responses among RTA survivors, as well as the importance of implementing early psychological interventions.
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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 | 0,014 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,068 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».