Posttraumatic growth in out-of-hospital cardiac arrest survivors: prevalence and associated factors
Notice bibliographique
Résumé
Aims While traumatic experiences can be distressing, they may also foster psychological growth, a phenomenon known as post-traumatic growth (PTG). The aims were to determine 1) the prevalence of PTG, and 2) the influence of survivor characteristics during hospitalization on levels of PTG at follow-up in a Danish cohort of out-of-hospital cardiac arrest (OHCA) survivors. Methods A multicenter prospective cohort study including OHCA survivors, exploring soci-odemographic, clinical, and psychosocial characteristics using the Montreal Cognitive Assess-ment (MoCA), the Hospital Anxiety and Depression Scale (HADS), the Impact of Event Scale-Revised (IES-R), and the Crisis Support Scale (CSS) during hospitalization. At three-month follow-up, structured interviews were conducted to assess PTG at personal, relational, and institutional levels. The influence of survivor characteristics on PTG was explored using Pearson’s chi-square tests. Results Overall, 173 survivors were included. At follow-up, 87% of survivors reported hav-ing one or more levels of PTG. The analysis revealed that the absence of cognitive impairment (MoCA ≥26 vs. MoCA <26) was associated with personal growth (p= .02), being younger (<58 years vs. ≥58 years) with relational growth (p= .03) and being female or having symp-toms of depression (HADS ≥8 vs. HADS<8), with institutional growth (p= .02 and p= .04), respectively. Conclusion The OHCA survivors reported high levels of PTG at three-month follow-up. The type of PTG level was influenced by the absence of cognitive impairment, younger age, fe-male sex, and symptoms of depression during hospitalisation. Social support, symptoms of anxiety, and traumatic distress did not significantly influence the level of PTG.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 ».