Former Combatants in Liberia: The Burden of Possible Traumatic Brain Injury Among Demobilized Combatants
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To provide a better understanding of any associations between Disarmament, Demobilization, and Reintegration, previous head injury, and mental health symptoms among former combatants in Liberia. METHODS: A cluster-sampled national survey of the adult household-based Liberian population. FINDINGS: Former combatants with reported head injury were more likely to experience major depressive disorder symptoms, suicidal ideation and attempts, and current substance abuse. Former combatants with head injury are 2.83 times more likely to have major depressive disorder symptoms, and those with suspected traumatic brain injury are five times more likely to have post-traumatic stress disorder. INTERPRETATION: The poor mental health of former combatants in Liberia, both child and adult, might be mitigated if Disarmament, Demobilization, and Reintegration programming assessed participants for head trauma and traumatic brain injury using simple screening methods. The specific health and mental health needs of ex-combatants--a highly vulnerable group--will need to be addressed by Liberia. If left untreated, ex-combatants with high rates of suicidal ideation and post-traumatic stress disorder might be susceptible to re-recruitment into new conflicts in the region.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».