Predictors of Acute and Chronic PTSD in Road Trauma Survivors: Insights from a 12-Month Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The present study reports the prevalence of acute post-traumatic stress disorder (PTSD) symptoms (2 months post-injury) and chronic PTSD symptoms (6 and 12 months post-injury) among road trauma survivors. We also examine baseline factors as potential predictors of acute and chronic PTSD symptoms post-injury. Methods: This study followed a prospective cohort, enrolling 1480 survivors in Canada, between July 2018 and March 2020. PTSD symptoms were measured with the Post-traumatic Check-List Scale (PCL-S) at 2, 6, and 12 months post-injury. Baseline sociodemographic, psychological, medical, and injury-related factors were examined as predictors of acute and long-term PTSD symptoms using multivariable logistic regression. Results: PTSD symptoms were reported by 241 of 1074 participants (22.4%) at 2 months, 167 of 935 (17.9%) at 6 months, and 141 of 872 (16.2%) at 12 months. Female sex, Asian ethnicity, more retrospectively reported pre-injury somatic symptoms, greater pre-injury psychological distress, and being a pedestrian (vs a driver) were consistently linked to higher odds of PTSD symptoms at 2 and 6 months. At 2 months, younger age, greater pre-injury pain catastrophizing, uncertain recovery expectations, and head or spine/back injuries were additional significant predictors, while by 6 months, having neck injury remained significant. By 12 months, chronic PTSD symptoms was associated with greater pre-injury pain catastrophizing, lower pre-injury health-related quality of life, and spine/back injury. Injury pain remained a predictor across all follow-ups. Conclusion: PTSD symptom prevalence among survivors decreased between 2 and 6 months post-injury, but recovery rate slowed thereafter, with reduction between 6 and 12 months being much smaller than the earlier decrease. Furthermore, as some significant factors are modifiable, early interventions-such as effective pain management, psychological support, and coping strategy training-may help mitigate PTSD symptoms. Brief screening for psychological distress and pain catastrophizing could further support timely identification and referral of high-risk patients.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».