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 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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».