Posttraumatic Stress Disorder, Depression, and HIV Risk Behavior Among Ohio Army National Guard Soldiers
Notice bibliographique
Résumé
We examined the relationship between posttraumatic stress disorder (PTSD), major depressive disorder (MDD), and human immunodeficiency virus (HIV) risk behavior among the Ohio Army National Guard (OHARNG). We analyzed data collected from a sample of OHARNG enlisted between June 2008 and February 2009. Participants completed interviews assessing HIV risk activities defined by the Behavioral Risk Factor Surveillance System, and were screened for PTSD and MDD based on DSM-IV criteria according to the Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders (4th ed., DSM-IV; American Psychiatric Association, 1994). Logistic regression was used to examine the independent and combined effects of PTSD and MDD on past-year HIV risk behavior. Of 2,259 participants, 142 (6.3%) reported at least 1 past-year HIV risk behavior. In adjusted models, relative to soldiers with neither disorder, screening positive for MDD only was associated with HIV risk behavior (adjusted odds ratio [AOR] = 2.33, 95% CI = [1.15, 4.71]), whereas PTSD was not significant (AOR = 1.60, 95% CI = [0.80, 3.20]). Participants with both PTSD and depression were most likely to report HIV risk behavior (AOR = 2.75, 95% CI = [1.06, 7.11]). Soldiers with PTSD and MDD may be at greater risk for HIV infection due to increased engagement in HIV risk behavior. Integrated interventions to address mental health problems and reduce HIV risk behavior are in need of development and evaluation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 tête enseignante, 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 ».