P01-176 - Validation of the Peritraumatic Dissociative Experiences Questionnaire and Peritraumatic Distress Inventory in School-aged Victims of Road Traffic Accidents
Notice bibliographique
Résumé
Objectives Although the Peritraumatic Distress Inventory (PDI) and Peritraumatic Dissociative Experiences Questionnaire (PDEQ) are both useful for identifying adults at risk of developing acute and chronic post-traumatic stress disorder (PTSD), they have not been validated in school-aged children. The present study aims at assessing the psychometric properties of the PDI and PDEQ in a sample of French-speaking school children. Methods One-hundred and thirty-three school-aged victims of road traffic accidents were consecutively enrolled into this study via the emergency room. Mean(SD) age was 11.7(2.2) and 56.4% (n=75) of them were of male gender. The 13-item self-report PDI (range 0-52) and the 10-item self report PDEQ (range 10-50) were assessed within one week of the accident. Symptoms of PTSD were assessed 1 and 6 months later using the 20-item self-report Child Post-Traumatic Stress Reaction Index (CPTS-RI) (range 0-80). Results Mean(SD) PDI and PDEQ scores were 19.1(10.1) and 21.1(7.6), respectively, while mean(SD) CPTS-RI scores at 1- and 6-months were 22.6(12.4) and 20.6(13.5), respectively. Cronbach's alpha coefficients were 0.8 and 0.77 for the PDI and PDEQ, respectively. The 1-month test-retest correlation coefficient (n=33) was 0.77 for both measures. The PDI demonstrated a 2-factor structure while the PDEQ displayed a 1-factor structure. As with adults, the two measures were inter-correlated (r=0.52) and correlated with subsequent PTSD symptoms (r=0.21−0.56; p< 0.05). Conclusions The PDI and PDEQ are reliable and valid in school-aged children, and predict PTSD symptoms.
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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 | 0,006 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 ».