Prevalence of post-traumatic stress disorder risk post-COVID-19 in 12 countries in Latin America: a cross-sectional survey
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Latin America was the region most affected by COVID-19 in the second quarter of 2020, and consequently, the impact on mental health requires evaluation. The aim of this study was to assess the risk of post-traumatic stress disorder (PTSD) caused by bereavement due to COVID-19 in 12 countries in Latin America. Methods The current study was an analytical cross-sectional study. Validated tests were applied for PTSD, depression, anxiety, and stress (DASS-21), questions about the respondent’s condition or their environment, and demographic questions, as well as the length of the mourning period of suffering. Results The outcomes demonstrated that the PTSD risk increased for women (p < 0.001), when a friend or acquaintance had COVID-19 (p = 0.002), when a close relative died from COVID-19 (p = 0.010), having severe depression (p <0.001), severe anxiety (p <0.001), severe stress (p <0.001), residing in Chile (p <0.001), Paraguay (p <0.001), Bolivia (p <0.001), Costa Rica (p <0.001) or El Salvador (p = 0.005). On the other hand, there was less risk of PTSD at an older age (p <0.001) or if respondents had a sentimental partner (p = 0.025). In the case of severe PTSD, there was a greater gender risk for women (p <0.001), a close relative dying from COVID-19 (p = 0.017), having severe depression (p <0.001), severe anxiety (p <0.001), severe stress (p <0.001), residing in Chile (p <0.001), Paraguay (p <0.001), Bolivia (p <0.001) and Costa Rica (p = 0.002). It was also observed that there was less risk of severe PTSD at an older age demographic (p <0.001). Discussion It can be concluded that the percentages of PTSD are high in its clinical presentation as severe, especially among Latin American women.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».