Association of PTSD and Depression With Medical and Specialist Care Utilization in Modern Peacekeeping Veterans in Canada With Health-Related Disabilities
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We examined the relative associations between posttraumatic stress disorder (PTSD) and depression severity with medical and specialist care use in modern peacekeeping veterans with health-related disabilities. METHOD: The participants consisted of 1016 male veterans who served in the Canadian Forces from 1990 to 1999, selected from a larger random sample of 1968 veterans who voluntarily completed an anonymous general health survey conducted by Veterans Affairs Canada in 1999. Survey instruments included the PTSD Checklist-Military Version (PCL-M), Center for Epidemiological Studies-Depression Scale, and questionnaires of health problems and service use, sociodemographic characteristics, and military history. RESULTS: Among peacekeeping veterans with health disabilities, "probable" PTSD (PCL-M score > or = 50) was associated with significantly more medical service use (primary and specialty care combined), with a mean of 16.4 times (SD = 17.4) compared with 6.0 times (SD = 6.6), p < .001, for veterans without PTSD. We found that in multivariate analyses, general medical care intensity (i.e., number of visits) was related to increased health problems, greater probable PTSD diagnosis, and greater depression symptom severity. We also found that depression severity accounted for health care use intensity and that PTSD only added a small amount of incremental variance above that. CONCLUSIONS: The observed association between PTSD (diagnosis and severity) and medical care utilization stresses the importance of PTSD screening in primary care settings, especially in patients with a history of military service. This association is also useful for clinicians and hospital administrators in understanding potential medical and psychiatric needs for military veterans.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».