Risk Factors of Post‐Traumatic Stress in Pediatric Solid Organ Transplant Recipients
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background Life with end‐stage organ failure is accompanied by an accumulation of traumatic medical or surgical experiences. Despite recovery after solid organ transplantation (SOT), many children and adolescents develop post‐traumatic stress symptoms (PTSS). PTSS remain underappreciated as a major comorbidity in SOT programs, despite their association with decreased quality of life. Methods We conducted a retrospective, cross‐sectional study of 86 pediatric SOT recipients (17 heart, 44 kidney, and 25 liver) to evaluate potential determinants of PTSS. Trauma symptoms were measured by the Child Trauma Screening Questionnaire (CTSQ). Demographic, baseline, and contemporaneous factors were tested for independent association with CTSQ scores. Results The median post‐transplant CTSQ score was 2 (IQR 1–4), and 22% were identified as high risk (score ≥5) for PTSD. Higher CTSQ scores were independently associated with the number of ICU days within the previous 12 months, the number of medications (complexity), and involvement with foster care in the primary model ( R 2 [adj.] = 0.26). The addition of the Family Impact Module improved the overall model ( R 2 [adj.] = 0.33), wherein higher family functioning was independently associated with lower CTSQ scores. An exploratory analysis of pre‐transplant patients ( n = 34) found a median pre‐transplant CTSQ of 2 (IQR 1–6), suggesting that PTSS are onset before transplant and persist afterward. Conclusions PTSS are highly prevalent in the SOT population. Risk factors include recent adverse medical experiences and complexity, whereas family stability may be protective. Additional research is needed to improve early ascertainment and support for patients at high risk of developing PTSS throughout their transplant journey.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».