Prevalence of Posttraumatic Stress Disorder among Children and Adolescents following Road Traffic Accidents: A Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Children and adolescents are among the most vulnerable road users, and road traffic accidents (RTAs) can lead to not only physical injuries but also adverse psychological outcomes, particularly posttraumatic stress disorder (PTSD). However, estimates of the prevalence of PTSD among children and adolescents following RTAs varied considerably across studies. Therefore, this study aimed to estimate the pooled prevalence of PTSD among this population. Methods: A systematic search for literature was performed in the electronic databases of PubMed, Web of Science, PsycINFO, and Embase. Heterogeneity was assessed using the Cochran’s chi-square test and quantified by the I 2 value. Meta-regression analyses were carried out to identify the effects of some potential moderators on the overall heterogeneity. Subgroup analyses were performed to estimate the pooled prevalence of PTSD according to some sample characteristics. Results: Eleven eligible studies with a total of 1532 children and adolescents who were involved in RTAs were included. The overall heterogeneity ( I 2 = 89.7, P < 0.001) was high across the eligible studies, and the pooled prevalence of PTSD was 19.95% (95% confidence interval, 13.63% to 27.09%) by a random-effects model. No significant moderators of the overall heterogeneity were identified using meta-regression analyses. Subgroup analyses showed that the pooled prevalence of PTSD differed significantly according to the study location and gender ( P < 0.05). Conclusions: One-fifth of children and adolescents developed PTSD in the aftermath of RTAs, indicating the need for regular assessment of PTSD and timely and effective psychological interventions among this population. Furthermore, more population-based studies with a large sample size are warranted. The protocol was registered in the PROSPERO database (No. CRD42018087941).
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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 | 0,017 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,071 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 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 ».