PREVALENCE AND PREDICTORS OF POSTTRAUMATIC STRESS DISORDER, DEPRESSION, AND ANXIETY IN PERSONNEL WORKING IN EMERGENCY DEPARTMENT SETTINGS: A SYSTEMATIC REVIEW
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Professionals working in the emergency department (ED) are regularly exposed to traumatic events. Rates of posttraumatic mental health conditions vary widely in the literature and there is no agreement that rates in ED staff are elevated relative to other populations. OBJECTIVE: We conducted a systematic review of international literature reporting prevalence of posttraumatic stress disorder (PTSD), depression, and anxiety in ED personnel to determine whether prevalence is elevated compared to the general community, and to evaluate convergent evidence across the literature for predictive factors. To our knowledge, there is no comprehensive review on this topic in the literature at this time. METHODS: Seven databases were searched for studies reporting rates of PTSD, depression, and anxiety in ED personnel. Two independent researchers screened studies and assessed quality using Munn's Prevalence Critical Appraisal Instrument. Best-evidence synthesis determined whether conditions demonstrated elevated prevalence compared to the general population of Canada, a conservative benchmark. RESULTS: Twenty-four studies from 12 countries and a combined sample size of 4768 were included. PTSD rates ranged from 0% to 23.6% (mean 10.47%), depression ranged from 0.7% to 77.1% (mean 24.8%), and anxiety rates ranged from 2.4% to 14.6% (mean 9.29%). Each condition was elevated compared to the general population. Sociodemographic variables were not consistent predictors. Elevated PTSD seemed most strongly related to workplace exposure and maladaptive coping. CONCLUSIONS: ED professionals have an elevated risk of experiencing PTSD, depression, and anxiety. Identification of organizational and workplace predictors are needed to inform interventions that will reduce risk and provide optimal treatment and management of PTSD, depression, and anxiety in ED settings.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».