Background: Network analysis has gained increasing attention as a new framework to study complex associations between symptoms of post-traumatic stress disorder (PTSD). A number of studies have been published to investigate symptom networks on different sets of symptoms in different populations, and the findings have been inconsistent. Objective: We aimed to extend previous research by testing whether differences in PTSD symptom networks can be found in survivors of type I (single event; sudden and unexpected, high levels of acute threat) vs. type II (repeated and/or protracted; anticipated) trauma (with regard to their index trauma). Method: Participants were trauma-exposed individuals with elevated levels of PTSD symptomatology, most of whom (94%) were undergoing assessment in preparation for PTSD treatment in several treatment centres in Germany and Switzerland (n = 286 with type I and n = 187 with type II trauma). We estimated Bayesian Gaussian graphical models for each trauma group and explored group differences in the symptom network. Results: First, for both trauma types, our analyses identified the edges that were repeatedly reported in previous network studies. Second, there was decisive evidence that the two networks were generated from different multivariate normal distributions, i.e. the networks differed on a global level. Third, explorative edge-wise comparisons showed moderate or strong evidence for specific 12 edges. Edges which emerged as especially important in distinguishing the networks were between intrusions and flashbacks, highlighting the stronger positive association in the group of type II trauma survivors compared to type I survivors. Flashbacks showed a similar pattern of results in the associations with detachment and sleep problems (type II > type I). Conclusion: Our findings suggest that trauma type contributes to the heterogeneity in the symptom network. Future research on PTSD symptom networks should include this variable in the analyses to reduce heterogeneity.
Antecedentes: El análisis de redes ha ganado cada vez más atención como un nuevo marco para estudiar asociaciones complejas entre síntomas del Trastorno de Estrés Postraumático (TEPT). Se han publicado una cantidad de estudios para investigar las redes de síntomas en diferentes conjuntos de síntomas en distintas poblaciones, y los hallazgos han sido inconsistentes.Objetivos: Nuestro objetivo fue ampliar la investigación previa probando si se pueden encontrar diferencias entre las redes de síntomas del TEPT en sobrevivientes de trauma de tipo 1 (evento único; súbito e inesperado, niveles elevados de amenaza aguda) versus los de tipo 2 (eventos repetidos y/o prolongados; anticipados) (con respecto a su trauma índice).Métodos: Los participantes eran individuos expuestos al trauma con niveles elevados de sintomatología de TEPT, la mayoría de los cuales (94%) se sometían a una evaluación en preparación para el tratamiento del TEPT en varios centros de Alemania y Suiza (n = 286 con tipo 1 y n = 187 con tipo 2 de trauma). Estimamos modelos gráficos Bayesianos Gaussianos para cada tipo de grupo de trauma y exploramos las diferencias entre los grupos en la red de síntomas.Resultados: En primer lugar, para ambos tipos de trauma, nuestros análisis identificaron los bordes que se reportaron repetidamente en estudios de redes anteriores. En segundo lugar, hubo evidencia decisiva que las dos redes fueron generadas de diferentes distribuciones normales multivariadas, es decir, las redes diferían a nivel global. En tercer lugar, las comparaciones exploratorias de los bordes mostraron una evidencia de moderada a fuerte para 12 bordes específicos. Los bordes que surgieron como especialmente importantes para distinguir las redes fueron las intrusiones y flashbacks, destacando la asociación fuertemente positiva entre los grupos de tipo 2 en comparación con los sobrevivientes de trauma del grupo de tipo 1. Los flashbacks mostraron un patrón similar de resultados en las asociaciones con desapego y problemas de sueño (tipo 2 > tipo 1).Conclusiones: Nuestros resultados sugieren que el tipo de trauma contribuye a la heterogeneidad en los síntomas de red. La investigación futura sobre las redes de los síntomas de TEPT debería incluir esta variable en los análisis para reducir la heterogeneidad.
背景：网络分析作为研究创伤后应激障碍 (PTSD) 症状之间复杂关联的新框架，受到了越来越多的关注。已经发表了许多考查不同人群中不同症状组的症状网络的研究，结果并不一致。目的：我们旨在通过检验是否能够发现 I 型（单一事件；突然和意外的、高水平的急性威胁）与 II 型 (重复和/或长期的；预期的) 创伤幸存者 PTSD 症状网络（就其指数创伤）的差异来扩展前人研究。方法：参与者是PTSD症状水平升高的个体，其中大多数（94%）正在德国和瑞士的几个治疗中心接受评估以准备 PTSD 治疗 (n = 286 为 I 型，n = 187 为II 型创伤)。我们估计了每个创伤组的贝叶斯高斯图模型，并探索了症状网络中的组别差异。结果：首先，对于这两种创伤类型，我们的分析确定了之前网络研究中反复报告的边。其次，有决定性证据表明这两个网络是由不同的多元正态分布产生的，即网络在全局水平上是不同的。第三，探索性的边比较显示了特定 12 条边的中等或有力证据。在区别网络中特别重要的边出现在闯入和闪回之间，突显出II 型创伤幸存者组相较于 I 型幸存者有更强的正相关。闪回在与分离和睡眠问题（II型> I型）的关联中显示出相似模式的结果。结论：我们的研究结果表明，创伤类型会导致症状网络异质性。未来对 PTSD 症状网络的研究应该在分析中纳入这个变量以减少异质性。.
Keywords: Bayesian graphical Gaussian models; PTSD; network analysis; network comparison; trauma type.
© 2022 The Author(s). Published by Informa UK Limited, trading as Taylor & Francis Group.