Late Onset and Persistence of Post‐Traumatic Stress Disorder Symptoms in Survivors of Critical Care
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Several recent studies have reported that post-traumatic stress disorder (PTSD) is a frequent occurrence in survivors of an intensive care unit (ICU) admission. OBJECTIVE: To assess the frequency of PTSD symptoms at three and nine months post-ICU admission and examine possible risk factors that predispose to the development of PTSD symptoms. METHOD: Using the following scales: Davidson Trauma Scale, Impact of Event Scale and the Post-traumatic Symptom Scale, 69 ICU survivors were assessed for PTSD symptoms at three months post-ICU admission. Of the original 69 patients, 37 completed the same questionnaires at the second follow-up at nine months post-ICU admission. Mean symptom levels for avoidance, intrusive thoughts and hyperarousal were calculated, and risk factors for the development of PTSD symptomatology were examined. RESULTS: Depending on which scale was used, 16% to 33% of ICU survivors met the criteria for PTSD at either three or nine months. Younger age and the use of a prescription psychoactive medication at time of ICU admission were both independently associated with a higher risk of developing PTSD symptoms. Interestingly, symptoms of hyperarousal worsened during the follow-up interval for female patients, while they remained constant for males. CONCLUSION: The frequency of PTSD symptoms was high in patients who survived an admission to the ICU. Depending on sex, symptoms may present and evolve differently. The adoption of screening tools and a multicentre ICU database in Canada is recommended to identify patients who are most at risk.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».