Prevalence and correlates of probable post-traumatic stress disorder and common mental disorders in a population with a high prevalence of HIV in Zimbabwe
Notice bibliographique
Résumé
Background: We investigated the prevalence of and factors associated with post-traumatic stress disorder (PTSD) and common mental disorders (CMDs), which include depression and anxiety disorders, in a setting with a prevalence of high human immunodeficiency virus (HIV) within a primary care clinic, using the PTSD Checklist for DSM-5 and the 14-item Shona Symptom Questionnaire, both locally validated screening tools.Methods: A cross-sectional survey was carried out with adult patients (n = 204) from the largest primary care clinic facility in Harare, Zimbabwe, in June 2016.Results: A total of 83 patients (40.7%) met the criteria for probable PTSD, of whom 57 (69.5%) had comorbid CMDs. Among people living with HIV, 42 (55.3%) had PTSD. Probable PTSD was associated with having experienced a negative life event in the past 6 months [adjusted odds ratio (OR) 3.73, 95% confidence interval (CI) 1.49–9.34] or screening positive for one or more CMD (adjusted OR 6.48, 95% CI 3.35–2.54).Conclusion: People living with HIV showed a high prevalence of PTSD and CMD comorbidity. PTSD screening should be considered when the CMD screen is positive and there is a history of negative life events.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».