Anxiety, Depression and Posttraumatic Stress Disorder after Terrorist Attacks: A General Review of the Literature
Notice bibliographique
Résumé
Terrorism, though not well-defined, is a violent act that has been shown to have longstanding effects on the mental health of those who witness it. The aim of this general literature review is to explore the effect that terrorism has on posttraumatic stress disorder (PTSD), major depressive disorder (MDD) and anxiety disorders, as well as the bio-psycho-social determinants that mediate its impact. This paper describes the prevalence, risk factors, protective factors, common presentations and interventions identified for PTSD, depression and anxiety disorders occurring following terrorist attacks. We conducted a literature search in MEDLINE using a number of keywords detailed below. After applying inclusion and exclusion criteria, we kept 80 articles, which we summarized in tabular form. A majority of articles found detailed the impact of terrorism on PTSD, and took place in a Western, mainly American setting. The main factors that impacted the presentation of mental illness include gender, ethnicity, social supports, socioeconomic status, level of preparedness, level of exposure, pre-existing trauma and mental illness, and subsequent life stressors. The main intervention detailed in this article as showing evidence post-terrorism is trauma-focused cognitive-behavioural therapy. This study highlights the importance of this topic, and in particular, its implications for public health policy and practice.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».