Predicción de la presencia e intensidad del trastorno por estrés postraumático en víctimas de un ataque con bomba 32 meses después
Notice bibliographique
Résumé
Resumen Introducción Nuestro objetivo era identificar los factores que predicen la presencia y la gravedad del trastorno por estrés postraumático (TEPT) después de un ataque terrorista. Población Evaluamos a 32 víctimas de un ataque con bomba en el metro de París en diciembre de 1996 a los 6 y a los 32 meses. Métodos Se utilizaron las características sociodemográficas, los datos clínicos y las lesiones físicas para predecir la presencia y la gravedad del TEPT en 32 víctimas. Se usó la Entrevista del Trastorno por Estrés Postraumático (PTSD-I) de Watson y la Escala del Impacto del Acontecimiento (IES) de Horowitz para evaluar la presencia y la gravedad del TEPT, respectivamente. Resultados El 39% de los participates cumplía los criterios de TEPT a los 6 meses y el 25% lo tenía todavía a los 32 meses. Las mujeres tenían TEPT 32 meses después del ataque con bomba con más frecuencia que los hombres. El empleo predecía la gravedad del trastorno a los 32 meses. Las puntuaciones del TEPT evaluado por el PTSD-I a los 6 meses se asociaban significativa y positivamente con las puntuaciones de la IES en el seguimiento a los 32 meses (r = 0,55, P = 0,004). El uso de medicamentos psicotropos antes del ataque con bomba predecía significativamente la presencia y la gravedad del TEPT a los 6 y a los 32 meses. En un modelo de regresión lineal, las lesiones físicas, la situación laboral y el uso de medicamentos psicotropos antes del ataque con bomba fueron predictores independientes de la gravedad del TEPT a los 32 meses. Conclusiones La exposición al ataque con bomba se tradujo en TEPT persistente en una proporción significativa de víctimas; las lesiones físicas, el uso de medicamentos psicotropos antes del ataque terrorista y la puntuación del TEPT unos meses después del ataque con bomba predecían la gravedad a los 32 meses.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 ».