Patterns and Predictors of Treatment Delay for Mental Disorders in a Nationally Representative, Active Canadian Military Sample
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although mental disorders constitute a significant public health problem in military populations, little is known about whether military members seek mental health treatment in a timely manner. OBJECTIVE: The objective of this study was to examine delays in making the initial treatment contact for various mental disorders in a military population. DESIGN: A cross-sectional analysis was conducted using data from the Canadian Community Health Survey-Canadian Forces Supplement. SUBJECTS AND MEASURES: Participants (N = 8441) were assessed for mood and anxiety disorders, using the World Health Organization's Composite International Diagnostic Interview. Those meeting criteria for at least 1 disorder in their lifetime were included in the analyses. RESULTS: :The majority (82%-100%) of military members with a DSM-IV disorder eventually seek treatment. However, there are significant delays in seeking treatment. Median delays for major depressive disorder, generalized anxiety disorder, posttraumatic stress disorder, panic disorder, and social phobia are 3, 3, 7, 8, and 26 years, respectively. For deployment related posttraumatic stress disorder, longer delays are associated with being in an older age cohort, being male, not having comorbid panic disorder, and shorter military service duration. Across all disorders, longer delays are associated with being in an older age cohort, shorter military service duration, and earlier age of onset. CONCLUSIONS: Failure to initiate treatment in a timely manner is a major mental health service access issue in the military context. Interventions that aim to shorten treatment delays are needed and should target military members most at risk for delaying treatment.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».