Post-traumatic stress among COVID-19 survivors: A descriptive study of hospitalized first-wave survivors
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The coronavirus Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus Type 1 induces a severe respiratory disease, coronavirus disease 2019 (COVID-19). After Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus Type 1 and Middle East Respiratory Syndrome infection, increased post-traumatic stress disorder (PTSD) rates were described. Methods: This single-centred, prospective study aimed to evaluate the rates of PTSD in patients who were hospitalized for COVID-19. Inclusion criteria were COVID-19 patients hospitalized in the intensive care unit (ICU) or in a standard unit with at least 2 L/min oxygen. Six months post-hospitalization, subjects were assessed for PTSD using a validated screening tool, the Post-Traumatic Stress Checklist-5 (PCL-5). Results: A total of 40 patients were included. No demographic differences between the ICU and non-ICU groups were found. The mean PCL-5 score for the population was 8.85±10. The mean PCL-5 score was 6.7±8 in the ICU group and 10.5±11 in the non-ICU group (P=0.27). We screened one patient with a positive PCL-5 score and one with a possible PCL-5 cluster score. Nine patients had a PCL-5 score of up to 15. Seven patients reported no symptoms. Seven patients accepted a psychological follow-up: one for PTSD, three for possible PTSD and three for other psychological problems. Discussion: The PCL-5 tool can be used by lung physicians during consultations to identify patients for whom follow-up mental health assessment and treatment for PTSD are warranted. Conclusion: Lung physicians should be aware of the risk of PTSD in patients hospitalized for COVID-19 and ensure appropriate screening and follow-up care.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».