Systematic Review and Meta-Analysis on Acute Stress Disorder: Rates Following Different Types of Traumatic Events
Notice bibliographique
Résumé
Studies investigating rates of acute stress disorder following exposure to a traumatic event report widely varying results, even when examining the same types of traumatic events. The first purpose of this systematic review and meta-analysis was to describe rates of acute stress disorder following five different types of traumatic events. The second goal was to assess the methodological and trauma-related factors influencing these rates. Between May 2017 and October 2019, studies were identified by searching through the PsychINFO, PubMed/Medline, OVID, CINAHL, Scopus, and PILOTS databases. Records were included if (1) participants were 16 years old and over, (2) the assessment was completed within 30 days of the event, (3) a standardized assessment instrument was utilized, (4) the type of traumatic event was specified, and (5) the acute stress disorder rate was reported. The list of traumatic events used for the search strategy was based on the Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders and was complemented by those listed in the Life Events Checklist and the National Comorbidity Survey Replication. Seventy-three samples from 70 studies totaling 20,065 participants met inclusion criteria. Results revealed that rates of acute stress disorder ranged from 14.1% for war-related trauma to 36.0% for interpersonal trauma. Interpersonal trauma was significantly more likely to lead to acute stress disorder than other types of events, except for disaster-related trauma. Differing assessment instruments, types of exposure and geographical locations, and the intentional nature of certain events contributed to heterogeneity in rates within each type of traumatic event.
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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 | 0,026 | 0,092 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,041 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».