Psychosocial impact of the summer 2007 floods in England
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The summer of 2007 was the wettest in the UK since records began in 1914 and resulted in severe flooding in several regions. We carried out a health impact assessment using population-based surveys to assess the prevalence of and risk factors for the psychosocial consequences of this flooding in the United Kingdom. METHODS: Surveys were conducted in two regions using postal, online, telephone questionnaires and face-to-face interviews. Exposure variables included the presence of flood water in the home, evacuation and disruption to essential services (incident management variables), perceived impact of the floods on finances, house values and perceived health concerns. Validated tools were used to assess psychosocial outcome (mental health symptoms): psychological distress (GHQ-12), anxiety (GAD-7), depression (PHQ-9) and probable post-traumatic stress disorder (PTSD checklist-shortform). Multivariable logistic regression was used to describe the association between water level in the home, psychological exposure variables and incident management variables, and each mental health symptom, adjusted for age, sex, presence of an existing medical condition, employment status, area and data collection method. RESULTS: The prevalence of all mental health symptoms was two to five-fold higher among individuals affected by flood water in the home. People who perceived negative impact on finances were more likely to report psychological distress (OR 2.5, 1.8-3.4), probable anxiety (OR 1.8, 1.3-2.7) probable depression (OR 2.0, 1.3-2.9) and probable PTSD (OR 3.2, 2.0-5.2). Disruption to essential services increased adverse psychological outcomes by two to three-fold. Evacuation was associated with some increase in psychological distress but not significantly for the other three measures. CONCLUSION: The psychosocial and mental health impact of flooding is a growing public health concern and improved strategies for minimising disruption to essential services and financial worries need to be built in to emergency preparedness and response systems. Public Health Agencies should address the underlying predictors of adverse psychosocial and mental health when providing information and advice to people who are or are likely to be affected by flooding.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».