Latent profiles of post-traumatic stress disorder symptoms and their association with recovery trajectories in active transportation injury survivors
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: This study aimed to identify distinct post-traumatic stress disorder (PTSD) symptom patterns following active transport injury, determine predictors of pattern membership, and estimate trajectories of 12-month recovery outcomes within each identified PTSD pattern. METHODS: This prospective inception cohort study analyzed data of 1636 survivors recruited in British Columbia, Canada, between January 2022 and December 2023. PTSD symptoms were assessed using the Post-Traumatic Stress Disorder Checklist-Specific (PCL-S) at 2 months post-injury. The recovery outcome of health-related quality of life (HRQoL) was measured at baseline (prior to injury) and at 2, 4, 6, and 12 months post-injury. Self-reported recovery outcomes, including full recovery, return to work or study, daily activities, and recreational activities, were also evaluated at 2, 4, 6, and 12 months post-injury. RESULTS: Three distinct PTSD symptom patterns were identified: Low symptoms (n = 1047, 64.0 %), Moderate symptoms (n = 400, 24.4 %), and High symptoms (n = 189, 11.6 %). Patients in High symptoms group were more likely to be younger, female, pedestrians, having higher pre-injury pain catastrophizing, greater psychological distress, lower pre-injury HRQoL, no expectation of a fast recovery, pre-existing bodily complaints, higher injury pain scores, and injuries to the head, face, neck, or torso. Recovery trajectories revealed that the High symptom group experienced sharp and persistent declines in HRQoL and consistently lower probabilities of full recovery, return to work or study, and engagement in daily or recreational activities compared to other groups. CONCLUSIONS: This study highlights the heterogeneity of PTSD symptom patterns following injury and underscores the need to address PTSD symptoms as an important part of the recovery process.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».