Prevalence and incidence of post-traumatic stress disorder and symptoms in people with chronic somatic diseases: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Comprehensive evidence on prevalence and incidence of post-traumatic stress disorder (PTSD) and symptoms (PTSS) in people with chronic somatic diseases (CD) is lacking. Objective To systematically and meta-analytically examine prevalence and incidence of PTSD and PTSS in people with CD compared with people without CD. Methods MEDLINE, Embase, and PsycINFO were searched from inception (1946) to June 2020. Studies reporting point, 12-month, lifetime prevalence, or 12-month incidence of PTSD and PTSS in people with CD were selected and reviewed in accordance with PRISMA guidelines by two independent reviewers. Risk of bias was assessed by a combination of the Newcastle-Ottawa Scale and recommendations of the Cochrane Collaboration for non-comparative studies. Pooled estimates were calculated using random effects meta-analyses. Between-study heterogeneity was assessed using the I2 statistic. Results Data were extracted from studies reporting on point prevalence (k = 60; n = 21,213), 12-month prevalence (k = 3; n = 913), and lifetime prevalence (k = 6; n = 826). 12-month incidence estimates were not available. The pooled estimate for the point prevalence of PTSD (k = 41) across CD was 12.7% (95% CI, 8.6 to 18.4%) and 19.6% regarding PTSS (13.2 to 28.1%; k = 24). Individuals with cerebrovascular disorder (k = 4) showed the highest pooled point prevalence for PTSD (23.6%, 95% CI, 16.8 to 32.0%), those with cardiovascular diseases the lowest (6.6%, 1.9 to 20.9%; k = 5). The pooled 12-month prevalence of PTSD (k = 3) was 8.8% (95% CI, 5.5 to 13.5%) and the lifetime prevalence (k = 6) was 12.1% (7.6 to 18.5%). Pooled estimates of PTSD prevalence in people with compared to those without CD showed an odds ratio of 9.96 (95% CI, 2.55 to 38.94; k = 5). Conclusion Post-traumatic stress disorder and PTSS are common and substantially higher in people with compared to those without CD. Earlier detection and treatment of this comorbidity might improve mental and physical health, reduce the incidence of further diseases, and reduce mortality. Clinical trial registration https://osf.io/9xvgz , identifier 9xvgz.
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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 | 0,018 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,023 | 0,046 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».