Age differences in PTSD among Canadian veterans: age and health as predictors of PTSD severity
Notice bibliographique
Résumé
Background:To date, few studies have investigated age differences in posttraumatic stress disorder (PTSD) symptoms and none has examined age differences across symptom clusters: avoidance, re-experiencing, and hyperarousal. The first objective of this study was to investigate age differences in PTSD and its three symptom clusters. The second objective was to examine age and indices of health as predictors of PTSD symptom severity.Methods:Participants were 104 male veterans, aged 22 to 87 years, receiving specialized mental health outpatient services. Assessments included measures of health-related quality of life, pain severity, number of chronic health conditions, and symptoms of PTSD, both in total and on the symptom clusters.Results:There were significant age differences across age groups, with older veterans consistently reporting lower PTSD symptom severity, both in total and on each of the symptom clusters. Hierarchical regression analyses indicated that the inclusion of health indices accounted for significantly more variance in PTSD symptoms over and above that accounted for by age alone. Pain severity was a significant predictor of PTSD total and the three symptom clusters.Conclusions: This is the first study to report lower levels of PTSD severity among older veterans across symptom clusters. These findings are discussed in relation to age differences in the experiencing and processing of emotion, autobiographical memory, and combat experiences. This study also emphasizes the importance of assessing pain in those with symptoms of PTSD, particularly older veterans who are less likely to receive specialized mental healthcare.
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 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».