Increased prevalence of childhood adversity in comorbid posttraumatic stress disorder and substance use disorders compared to either disorder alone
Notice bibliographique
Résumé
Background. Prior findings highly implicate childhood adversity (CA) as a risk factor for the emergence of comorbid posttraumatic stress disorder (PTSD) and substance use disorder (SUD). However, a general estimated CA prevalence among individuals with comorbid PTSD+SUD is unknown, limiting the extent to which the field should consider the impact of CA in comorbid PTSD+SUD research and treatment. Objective. We conduct a systematic review and meta-analysis to compare CA prevalence in samples of comorbid PTSD+SUD and PTSD or SUD alone.Methods. A systematic review of PTSD, CA, and SUD literature was conducted using online databases. A meta-analysis for binary outcomes was fitted to three models comparing CA prevalence in comorbid PTSD+SUD to all comparators, PTSD only, and SUD only.Results. Seven studies were included and estimates for CA prevalence were higher, on average, among individuals with comorbid PTSD+SUD (26-73%) compared to PTSD alone (4-58%) and SUD alone (7-45%). A meta-analysis of four studies indicated individuals with comorbid PTSD+SUD were 19% more likely (RR=1.19, 95% CI=1.13;1.26) to have experienced CA compared to individuals with PTSD only and 24% (RR=1.24, 95% CI=1.19;1.29) compared to individuals with SUD only. Conclusions. Higher rates of CA among this population will inform research study design and clinical targets during treatment for individuals with comorbid PTSD+SUD. More research is needed to establish a global prevalence rate for individuals with comorbid PTSD+SUD.
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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 | 0,013 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,014 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».