Exploring the Prevalence of Post-traumatic Stress Disorder and Post-traumatic Stress Symptoms in Parents Within 12 Months of Child Burn Injury: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Our systematic review aimed to investigate the prevalence of post-traumatic stress symptoms (PTSS) and post-traumatic stress disorder (PTSD) among parents within 12 months of their child's burn injury. A literature search was conducted in PubMed, Embase, Web of Science, Psychinfo, and CINAHL on January 6, 2023, for quantitative studies reporting the prevalence of PTSD and/or PTSS in parents within 12 months following their child's burn injury. The risk of bias was assessed using the Mixed Methods Appraisal Tool version 2018. A narrative synthesis of prevalence was presented. We identified 15 articles that met our inclusion criteria. The prevalence of PTSS within 12 months following the burn injury ranged from 6% to 49%. Prevalence estimates of PTSD within the 12 months following a burn injury were limited, ranging from 4.4% to 22%. Our findings highlight the significant impact of burn injuries on parental mental health, with a considerable proportion of parents experiencing PTSS within 12 months following their child's burn injury. Prevalence estimates for PTSD were limited and warrant further investigation. Our review also underscores the need for standardization of PTSS/PTSD terminology. Timely and targeted psychological support is needed for parents in the aftermath of their child's burn injury.
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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 | 0,007 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».