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Enregistrement W2946801122 · doi:10.1159/000499936

Posttraumatic Stress Disorder Is a Risk Factor for Multiple Addictions in Police Officers Hospitalized for Alcohol

2019· article· en· W2946801122 sur OpenAlexaboutno aff
Paul Brunault, Kevin Lebigre, Fatima Idbrik, Damien Maugé, Philippe Adam, Hussein El Ayoubi, Coraline Hingray, Servane Barrault, Marie Grall‐Bronnec, Nicolas Ballon, Wissam El‐Hage

Notice bibliographique

RevueEuropean Addiction Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePosttraumatic Stress Disorder Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAlcohol Use Disorders Identification TestCannabisPsychiatryAddictionAlcohol use disorderPsychologyMedicinePosttraumatic stressCannabis DependenceSubstance abuseClinical psychologyPoison controlInjury preventionAlcoholMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In police officers, posttraumatic stress disorder (PTSD) is associated with alcohol use disorder (AUD), but we lack data on the association between PTSD and other substance-related and addictive disorders. OBJECTIVES: We assessed whether PTSD could be a risk factor for different substance-related and addictive disorders in police officers, including alcohol, tobacco, cannabis, and gambling. METHOD: This cross-sectional study included all police officers admitted consecutively for alcohol to an inpatient ward dedicated to police officers (Le Courbat rehabilitation center, France; n= 133). Each patient completed self-administered questionnaires that assessed lifetime exposure to potentially traumatic events (Life Event Checklist for DSM-5), PTSD severity and diagnosis (PTSD Checklist for DSM-5), AUD severity (Alcohol Use Disorder Identification Test [AUDIT]), tobacco dependence (Fagerström test for Nicotine Dependence), cannabis dependence (Cannabis Abuse Screening test), and gambling disorder (Canadian Problem Gambling Index). RESULTS: Mean AUDIT score was 23.7 ± 8.0; 66.2% had an AUDIT score ≥20. Our sample comprised a high prevalence for PTSD (38.3%) and for substance-related and addictive disorders: tobacco dependence (68.4%), cannabis dependence (3.8%), and pathological gambling (3%). Patients with PTSD experienced higher lifetime exposure to traumatic experiences: physical assault, severe human suffering, sudden accidental death of another person, and other types of stressful events/experiences. In multiple linear regressions adjusted for age, sex, and marital status, PTSD was a significant predictor of the severity of AUD and tobacco use disorder, but not of the severity of cannabis use disorder nor gambling disorder. CONCLUSIONS: PTSD is common in police officers hospitalized for alcohol and associated with a higher severity of some addictive disorders (alcohol/tobacco). PTSD and its comorbid addictive disorders should be systematically screened and treated in this population.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,397
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,003

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 Opus0,126
Tête enseignante GPT0,432
Écart entre enseignants0,306 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations17
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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