Peritraumatic distress across the lifespan: Clinical implications of age differences during the COVID‐19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Peritraumatic Distress Inventory (PDI) is a well‐known self‐report questionnaire indexing the distress experienced during and shortly after a most stressful or traumatic event. Although sociodemographic factors contributing to peritraumatic distress have been previously investigated, no research has examined the nature and severity of peritraumatic distress reactions in a non‐clinical, community sample as a function of age. An international sample of 5621 adult participants were grouped according the World Health Organization's age stratification protocol. Mean scores and item endorsement on the PDI were compared across groups with respect to their worst experience of the COVID‐19 pandemic. A significant between‐group difference was found, F (55,615) = 30.74, p < 0.001, n 2 = 0.027 whereby participants aged 18–39 years old reported the highest levels of peritraumatic distress. This group also endorsed a higher proportion of items on the PDI's two main factors (emotional distress and physical reactions), and were more likely to endorse feelings of helplessness, than older participants. It appears that severity of peritraumatic distress during the pandemic has affected younger people the most. Results are discussed in light of clinical implications.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».