Post‐traumatic stress disorder and dementia in veterans: A scoping literature review
Notice bibliographique
Résumé
Emerging research has found an association between post-traumatic stress disorder (PTSD) and dementia in veterans, yet little is known about the nature of this association and how it is conceptualized in the literature. The purpose of this scoping review is to understand how the relationship between PTSD and dementia in veterans is recognized and described in the peer-reviewed literature. A scoping review was conducted using Arksey and O'Malley's (International Journal of Social Research Methodology, 8, 19, 2005) framework. Articles are included if participants were veterans with a focus on PTSD and dementia. A total of six databases (CINAHL, MEDLINE, EMBASE, PsycINFO, HealthSTAR, and PubMed) were searched along with the reference lists of eligible sources in September 2018. Thematic analysis was used to summarize the data. Thirty-six studies were included in this review. Three main themes emerged from the literature: (i) symptomatic expression of PTSD and dementia; (ii) aetiology underlying the relationship between PTSD and dementia; and (iii) implications of PTSD and dementia on healthcare providers, treatment, and resources. This study highlights the ongoing need to understand mechanisms underlying the association between PTSD and dementia, the need for definition of PTSD symptoms, and to sensitize healthcare providers to the presence of PTSD when caring for veterans with dementia.
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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 | 0,008 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,023 | 0,022 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».