Factors Associated with Complicated Grief Following a Railway Tragedy
Notice bibliographique
Résumé
On July 6, 2013, a train with 72 crude oil tank cars derailed in the heart of Lac-Mégantic, a small municipality of 6,000 inhabitants located in Québec (Canada). This tragedy killed 47 people. Technological disasters are rarely studied in bereavement research, and train derailments even less. The goal of this article is to increase our understanding of the bereavement consequences of technological disasters. Specifically, we aim to identify the factors that lead to the experience complicated grief and distinguish from the protective factors. A representative population-based survey was conducted among 268 bereaved people, three and a half years after the train accident. Of these, 71 people (26.5%) experienced complicated grief. People with complicated grief (CG) differ significantly from those without CG in terms of psychological health, perception of physical health, alcohol use and medication, as well as social and professional relationships. Hierarchical logistic regression analysis identified four predictive factors for CG: level of exposure to the disaster, having a negative perception of the event, as well as having a paid job and low-income increase the risk of CG. The importance of having health and social practitioners pay attention to these factors of CG are discussed along with future directions for research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».