PTSD in the Year Following Sexual Assault: A Meta-Analysis of Prospective Studies
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Sexual assault is associated with higher rates of posttraumatic stress disorder (PTSD) than other traumas, and the course of PTSD may differ by trauma type. However, the course of PTSD after sexual assault has not been summarized. The aim of this meta-analysis was to identify the prevalence and severity of PTSD and changes to the average rate of recovery in the 12 months following sexual assault. METHOD: Authors searched four databases for prospective studies published before April 2020 and sought relevant unpublished data. Eligible studies assessed PTSD in at least 10 survivors of sexual assault in at least two time points, starting within 3 months postassault. Random effects linear-linear piecewise models were used to identify changes in average recovery rate and produce model-implied estimates of monthly point prevalence and mean symptom severity. RESULTS: = 2,106) indicated that 74.58% (95% confidence interval [CI]: [67.21, 81.29]) and 41.49% (95% CI: [32.36, 50.92]) of individuals met diagnostic criteria for PTSD at the first and 12th month following sexual assault, respectively. PTSD symptom severity was 47.94% (95% CI: [41.27, 54.61]) and 29.91% (95% CI: [23.10, 36.73]) of scales' maximum severity at the first and 12th month following sexual assault, respectively. Most symptom recovery occurred within the first 3 months following sexual assault, after which point the average rate of recovery slowed. CONCLUSIONS: Findings indicate that PTSD is common and severe following sexual assault, and the first 3 months postassault may be a critical period for natural recovery.
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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 | 0,015 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,054 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».