MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2916625049 · doi:10.1016/s2215-0366(19)30031-8

The epidemiology of trauma and post-traumatic stress disorder in a representative cohort of young people in England and Wales

2019· article· en· W2916625049 sur OpenAlexaboutno aff
Stephanie J. Lewis, Louise Arseneault, Avshalom Caspi, Helen L. Fisher, Timothy Matthews, Terrie E. Moffitt, Candice L. Odgers, Daniel Ståhl, Jia Ying Teng, Andrea Danese

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Psychiatry · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild Abuse and Trauma
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilJacobs FoundationKing's College LondonNational Institute for Health and Care ResearchEconomic and Social Research CouncilNuffield FoundationEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentMQ: Transforming Mental Health
Mots-clésPsychopathologyEpidemiologyMedicinePsychiatryCohort studyCohortPopulationClinical psychologyInternal medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Despite the emphasis placed on childhood trauma in psychiatry, comparatively little is known about the epidemiology of trauma and trauma-related psychopathology in young people. We therefore aimed to evaluate the prevalence, clinical features, and risk factors associated with trauma exposure and post-traumatic stress disorder (PTSD) in young people. METHODS: We carried out a comprehensive epidemiological study based on participants from the Environmental Risk Longitudinal Twin Study, a population-representative birth-cohort of 2232 children born in England and Wales in 1994-95. At the follow-up home visit at age 18 years, participants were assessed with structured interviews for trauma exposure, PTSD, other psychopathology, risk events, functional impairment, and service use. Risk factors for PTSD were measured prospectively over four previous assessments between age 5 and 12 years. The key outcomes were the prevalence, clinical features, and risk factors associated with trauma exposure and PTSD. We also derived and tested the internal validity of a PTSD risk calculator. FINDINGS: We found that 642 (31·1%) of 2064 participants reported trauma exposure and 160 (7·8%) of 2063 experienced PTSD by age 18 years. Trauma-exposed participants had high rates of psychopathology (187 [29·2%] of 641 for major depressive episode, 146 [22·9%] of 638 for conduct disorder, and 102 [15·9%] of 641 for alcohol dependence), risk events (160 [25·0%] of 641 for self-harm, 53 [8·3%] of 640 for suicide attempt, and 42 [6·6%] of 640 for violent offence), and functional impairment. Participants with lifetime PTSD had even higher rates of psychopathology (87 [54·7%] of 159 for major depressive episode, 43 [27·0%] of 159 for conduct disorder, and 41 [25·6%] of 160 for alcohol dependence), risk events (78 [48·8%] of 160 for self-harm, 32 [20·1%] of 159 for suicide attempt, and 19 [11·9%] of 159 for violent offence), and functional impairment. However, only 33 (20·6%) of 160 participants with PTSD received help from mental health professionals. The PTSD risk calculator had an internally validated area under the receiver operating characteristic curve of 0·74, indicating adequate discrimination of trauma-exposed participants with and without PTSD, and internally validated calibration-in-the-large of -0·10 and calibration slope of 0·90, indicating adequate calibration. INTERPRETATION: Trauma exposure and PTSD are associated with complex psychiatric presentations, high risk, and significant impairment in young people. Improved screening, reduced barriers to care provision, and comprehensive clinical assessment are needed to ensure that trauma-exposed young people and those with PTSD receive appropriate treatment. FUNDING: The Medical Research Council, the National Institute of Child Health and Development, the Jacobs Foundation, the Nuffield Foundation, the National Society for Prevention of Cruelty to Children, the Economic and Social Research Council, the National Institute for Health Research, MQ, and Canadian Institutes for Advanced Research.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,103
Score d'incertitude au seuil0,205

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,299 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations484
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Lancet PsychiatryMême sujetChild Abuse and TraumaTravaux en français237 207