<scp>ICD</scp>‐11 prolonged grief disorder: Prevalence, predictors, and co‐occurrence in a large representative sample
Notice bibliographique
Résumé
The International Classification of Diseases has recently defined Prolonged Grief Disorder (PGD) with symptoms such as longing, worry, and intense emotional pain that exceed sociocultural norms more than 6 months after the loss. This study aims to (a) estimate the prevalence of this new diagnostic category, (b) identify its sociodemographic and loss-related predictors, and (c) assess the co-occurrence of PGD with other psychological disorders and substance abuse. A large representative sample of Spanish adults (N = 1498) participated. Several multivariate binary logistic regression and multivariate logistic regression models were used. Results showed a 9.95% prevalence in the total sample. Catholic beliefs were a positive predictor, while higher income and more time since loss significantly decreased the odds of PGD. PGD significantly increased the likelihood of anxiety, depression, somatisation, post-traumatic stress disorder, loneliness and substance use. Our study contributes to assessing the multicultural PGD validity, as our results from a large representative sample are comparable to those in other countries with the PGDS. Our findings have direct implications for the assessment and treatment of bereavement, identifying for practitioners variables that make individuals more vulnerable to PGD. Results highlighted the high co-occurrence of PGD with other psychological illnesses and increased drug use.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».