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Enregistrement W1579160713 · doi:10.1177/070674371506000408

Posttraumatic Stress Disorder: The Misappropriation of Military Suicide Causation and Medication Treatment of Posttraumatic Stress Disorder

2015· letter· en· W1579160713 sur OpenAlexaffvenueabout
Daniel Chinedu Okoro

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Psychiatry · 2015
Typeletter
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSuicide and Self-Harm Studies
Établissements canadiensCalgary Laboratory Services
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychiatrySuicide preventionMental healthMedicinePoison controlOccupational safety and healthCombat stress reactionPsychologyMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dear Editor:I read with interest your September 2014 issue of The CJP. Brunet and Monson1 and Sareen2 deserve some compliment for shading light on suicides in the military and the treatment of posttraumatic stress disorder (PTSD).PTSD is but one of the causes of suicides here but it carries far more political and media gravitas. The need to pay attention to psychological autopsies of individual suicides is a more rational approach and the golden road to solving the problem of suicides in the military.I write as someone who was on the front line treating veterans and soldiers during a period of 3 years in a remote Canadian Armed Forces (CAF) base, a time frame encompassing the war in Afghanistan and the Haiti earthquake disaster, but also treated veterans of the Rwandan genocide, the Oka riots in Quebec, and the Bosnian crisis. At this CAF base, for this time period, no Canadian soldier or veteran died by suicide.In the Medical Professional Technical Suicide Review Report of the National Defence published in September 2013,3 following a spate of soldier suicides, the authors identified the following reasons, with percentages, among completed suicides as the major causes: relationship failure and conflict (44.4%), financial problems (15.8%), chronic physical health problems (13.2%), legal disciplinary issues (10.5%), and mental health history that collectively accounted for 47.4%, of which, 21% suffered from depression, 18.5% suffered from PTSD, and 21.1% suffered from substance use disorder. In an original investigation of risk factors for suicides among American service men, LeardMann et al4, p 496 identified male sex, depression, manic depressive disorder, heavy or binge drinking, and alcoholrelated problems as factors. They failed to identify any deployment-related factors as risk factors, including PTSD.Effective management of suicidal and homicidal behaviours must be achieved in 2 sequential stages of assessment aiming to place the patient in 1 of 2 suicide risk groups: immediate suicide or a suicide flashpoint group where the psychache as enunciated by Edwin Shneidman5 is so overwhelming that suicide is the only act that can remove the pain; or chronic suicide risk group, which is the universal suicide risk of 1% plus the risk attached to individual psychiatric diagnosis. Most of the rash of suicides that occurred in the last couple of years, and particularly earlier this year, were the results of failures in the immediate or flashpoint group.From my personal experience, suicide flashpoint group was mostly comprised of relationship failures, conflict with chain of command, acute financial distress, angst against Veterans Affairs or disability and pension agencies over benefits and uncertainty over pension eligibility, intoxication, very severe depression with suicidal intention, panic or anxiety attacks, and so on. PTSD, per se, will not feature here except in the company of the above factors or where insomnia and nightmares have been so severe and poorly treated.Insomnia and nightmares are sentinel symptoms of PTSD. Failure to tackle these early and decisively will doom the patient to the extent that all the other PTSD symptoms will become worse.6Prazosin is the most effective medication management of nightmares today. It is not promoted as it should because it is long out of patent, dirt cheap, and not backed by big pharma.Daniel Chinedu Okoro, MD, DPM, LMCC,FRCPC, DABPN, FAPACalgary, AlbertaReferences1. Brunet A, Monson E. Suicide risk among active and retired Canadian soldiers: the role of posttraumatic stress disorder. Can J Psychiatry. 2014;59(9):457-459.2. Sareen J. Posttraumatic stress disorder in adults: impact, comorbidity, risk factors, and treatment. Can J Psychiatry. 2014;59(9):460-467.3. Collins R, Matheson H, Sedge P, et al. Medical professional technical suicide review report. Surgeon General Health Research Report. …

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,052
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,998
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,052
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0060,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,258 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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