Beyond Battlemind: Evaluation of a New Mental Health Training Program for Canadian Forces Personnel Participating in Third-Location Decompression
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Battlemind training, which improves postdeployment well-being, has been part of Canada's postdeployment Third-location Decompression (TLD) program since 2006. In 2010, a new educational program drawing on Battlemind was implemented to make it more consistent with Canada's current mental health training strategy. METHODS: Subjects consisted of 22,113 Canadian personnel returning from Afghanistan via TLD in Cyprus; 3,024 (14%) received the new program. Pre-/post-training attitude and self-efficacy questionnaires assessed the impact of the training. In addition, a quasi-experimental approach used questionnaires administered at the end of TLD to compare the satisfaction, attitudes, and self-efficacy under the old vs. new program. RESULTS: Pre-/post-training questionnaires showed medium to large positive effects of the training on targeted attitudes and self-efficacy (Cohen's d = 0.44-1.02). Participants completing the new program were more satisfied with the educational program (adjusted odds ratio = 3.2), perceived the TLD to be more valuable (odds ratio = 1.7), and had at least certain more favorable post-TLD attitudes and self-efficacy (d ranging from 0.00 to 0.29). CONCLUSION: All of these findings point to the superiority of the new program. However, quasi-experimental approaches are bias-prone, and it is unknown whether these advantages will translate into meaningful improvements in well-being.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».