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Enregistrement W4407365910 · doi:10.1016/j.jpsychores.2025.112063

Prevalence and risk factors of post-traumatic stress disorder and psychological distress symptoms in populations affected by Ebola in DR Congo before and during the COVID-19 pandemic

2025· article· en· W4407365910 sur OpenAlexafffund
Rose Darly Dalexis, Seyed Mohammad Mahdi Moshirian Farahi, Jacqueline Bukaka, Farid Mansoub Bekarkhanechi, Oléa Balayulu-Makila, Noble Luyeye, Jude Mary Cénat

Notice bibliographique

RevueJournal of Psychosomatic Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaInternational Development Research Centre
Mots-clésPandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Traumatic stressPsychological distress2019-20 coronavirus outbreakDistressSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)MedicinePsychiatryClinical psychologyMental healthVirologyInternal medicineDiseaseOutbreakInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ebola virus disease (May 19–September 16, 2020) and COVID-19 simultaneously affected the province of Equateur in DR Congo (DRC). To date, no longitudinal studies have explored symptoms of post-traumatic stress disorder (PTSD) and psychological distress (PD) related to COVID-19 or Ebola in DRC. A representative sample of 1669 participants aged ≥18 was recruited in March–April 2019 (Time 1) and August–September 2020 (Time 2). Questionnaires assessed PTSD (PCL-5) and PD ( K −10) symptoms, social support, Ebola and COVID-19 exposure and related stigmatization. Prevalence of PTSD (58.24 % in T1 to 43.74% at T2, x 2 (1) = 5.83, p < .001) and PD symptoms (49.44 % in T1 to 28.94 % at T2, x 2 (1) = 5.83, p < .001) decreased from the Ebola outbreak to the COVID-19 pandemic. Populations living in rural areas consistently reported higher prevalence of PTSD and PD symptoms. Generalized estimating equation (GEE) models showed that stigmatization related to Ebola is the most important predictor of both PTSD ( B = 0.90, p < .0001) and PD ( B = 1.22, p < .001) symptoms, followed by exposure to Ebola ( B = 0.41, p < .001 and B = 0.56, p < .001). COVID-19 related stigmatization only predicted PTSD symptoms ( B = 0.21, p = .009). GEE models also confirmed that PTSD ( B = −0.78, p < .001) and PD ( B = −1.25, p < .001) decreased from Ebola outbreak to the COVID-19 pandemic. A significant interaction was found between Ebola stigmatization and time ( B = -0.40, p = .021) for PTSD, and between exposure to Ebola and time ( B = -0.36, p = .026) for PD. This study confirms that Ebola related stigmatization is the most important predictor of mental health problems. Community-based strategies can address, reduce, and eliminate this issue. • PTSD and psychological distress decreased from Ebola outbreak to COVID-19 pandemic. • Rural areas consistently reported higher PTSD and psychological distress symptoms. • Stigma related to Ebola is the most major predictor of PTSD and psychological distress. • Stigmatization related to COVID-19 was only associated with PTSD symptoms.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,576

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,104
Tête enseignante GPT0,495
Écart entre enseignants0,390 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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