A Sex-Specific Comparison of Major Depressive Disorder Symptomatology in the Canadian Forces and the General Population
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compare major depressive disorder (MDD) symptomatology within men and women in a large, representative sample of Canadian military personnel and civilians. METHOD: We used the Canadian Community Health Survey: Mental Health and Well-Being (Cycle 1.2 and Canadian Forces Supplement) (n = 36 984 and n = 8441, respectively) to compare past-year MDD symptomatology among military and civilian women, and military and civilian men. Logistic regression models were used to determine differences in the types of depressive symptoms endorsed in each group. RESULTS: Men in the military with MDD were at lower odds than men in the general population to endorse numerous symptoms of depression, such as hopelessness (adjusted odds ratio [AOR] 0.44; 99% CI 0.23 to 0.83) and inability to cope (AOR 0.53; 99% CI 0.31 to 0.92). Military women with MDD were at lower odds of thinking about their death (AOR 0.52; 99% CI 0.32 to 0.86), relative to women with MDD in the general population. CONCLUSION: Different MDD symptomatology among males and females in the military, compared with those in the general population, may reflect selection effects (for example, personality characteristics and patterns of comorbidity) or occupational experiences unique to military personnel. Future research examining the mechanisms behind MDD symptomatology in military personnel and civilians is required.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».