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Qing Zhao, Xiaoxiao Sun, Fei Xie, Beijing Chen, Li Wang, Li Hu, Qin Dai
Antecedentes/Objetivo Este estudio transversal se realizó para registrar el estrés postraumático (EPT) y el crecimiento de estrés postraumático (CPT) de la población general de China durante la primera ola de la extensión del COVID-19. Método: Se realizó una encuesta en línea en China durante febrero y marzo del año 2020 para registrar EPT de la población (utilizando el Post-traumatic Stress Disorder Checklist-Civilian Version, PCL-C) y CPT (utilizando el Post-traumatic Growth Inventory, PTGI). Se llevaron a cabo Análisis Factorial Confirmatorio (AFC) y Modelo de Dos Partes (MDP) de análisis de regresión. Resultados: En total, 29.118 chinos completaron la encuesta (54,2% de ellos tenían 20~29 años, 68,0% eran hombres, y 60,3% tenían una Educación Universitaria). Los resultados de AFC ilustraron que los modelos de bifactoriales eran mejores para descubrir los rasgos psicométricos de EPT y CPT de los participantes chinos que los modelos predeterminados. Los resultados de MDP sugirieron que las mujeres, las personas con bajo nivel educativo y de mediana edad eran más vulnerables a EPT. Se observaron correlaciones mutuas y positivas entre EPT y CPT, aunque pequeñas. Conclusiones: Los resultados actuales presentaron nuevos modelos estructurales de mejor ajuste, predictores potenciales e información de referencia valiosa de EPT y CPT de la población China en el contexto de COVID-19.
Background/Objective This cross-sectional study aims to record post-traumatic stress (PTS) and post-traumatic growth (PTG) of the general population of China during the first wave of COVID-19 spread. Method: An online survey was distributed in China during February and March 2020 to record the general population's PTS (using the Post-traumatic Stress Disorder Checklist-Civilian Version, PCL-C) and PTG (using the Post-traumatic Growth Inventory, PTGI) due to COVID-19. Confirmatory Factor Analyses (CFAs) and a Two-Part Model (TPM) of regression analysis were conducted. Results: In total, 29,118 Chinese participants completed the survey (54.20% were in their 20s, 68% were males, and 60.30% had a university education). CFA results illustrated that bifactor models described the Chinese psychometric traits of PTS and PTG over the default models. Results of TPM suggested that female, low-educated, and middle-aged individuals were more vulnerable to PTS. Remarkably, mutual and positive correlations between the PTS and the PTG, though small in statistics, were observed through regression analyses. Conclusions: The current results presented new best-fit structural models, potential predictors, and valuable baseline information on the PTS and the PTG of the Chinese population in the context of COVID-19.
