MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2808504455 · doi:10.1186/s12888-018-1769-9

Prevalence of acute stress disorder among road traffic accident survivors: a meta-analysis

2018· review· en· W2808504455 sur OpenAlex
Wenjie Dai, Aizhong Liu, Atipatsa Chiwanda Kaminga, Jing Deng, Zhiwei Lai, Jianzhou Yang, Shi Wu Wen

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueBMC Psychiatry · 2018
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePosttraumatic Stress Disorder Research
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNatural Science Foundation of Hainan ProvinceSpecialized Research Fund for the Doctoral Program of Higher Education of ChinaCentral South University
Mots-clésMeta-analysisMedicinePsycINFOConfidence intervalAcute Stress DisorderTraumatic stressSubgroup analysisPsychiatryMEDLINEMental healthClinical psychologyPosttraumatic stressInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 χ2 test and quantified by the I2 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 (I2=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.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,157
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,010
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0030,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,001

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 Opus0,158
Tête enseignante GPT0,440
Écart entre enseignants0,282 · 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