Posttraumatic Stress Symptoms and Associated Comorbidity During the COVID‐19 Pandemic in Ireland: A Population‐Based Study
Notice bibliographique
Résumé
The prevalence of posttraumatic stress disorder (PTSD) as it relates to individuals' experiences of the COVID-19 pandemic has yet to be determined. This study was conducted to determine rates of COVID-19-related PTSD in the Irish general population, the level of comorbidity with depression and anxiety, and the sociodemographic risk factors associated with COVID-19-related PTSD. A nationally representative sample of adults from the general population of the Republic of Ireland (N = 1,041) completed self-report measures of all study variables. The rate of COVID-19-related PTSD was 17.7% (n = 184), 95% CI [15.35%, 19.99%], and there was a high level of comorbidity with generalized anxiety (49.5%) and depression (53.8%). Meeting the diagnostic requirement for COVID-19-related PTSD was associated with younger age, male sex, living in a city, living with children, moderate and high perceived risk of COVID-19 infection, and screening positive for anxiety or depression. Posttraumatic stress symptoms related to the COVID-19 pandemic are common in the general population. Our results show that health professionals responsible for responding to the COVID-19 pandemic should expect to routinely encounter symptoms and concerns related to posttraumatic stress.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».