Depression, PTSD, and Comorbidity Related to Intimate Partner Violence in Civilian and Military Women
Notice bibliographique
Résumé
The mental health consequences for women who have experienced intimate partner violence (IPV), such as major depressive disorder (MDD) and posttraumatic stress disorder (PTSD) and especially their comorbidity, have received little attention in large-scale studies and treatment protocols for affected populations. We compared the association of PTSD, MDD, and PTSD/MDD comorbidity to IPV in two large cohorts, one of military and the other of civilian women. The adjusted prevalence of mental health symptoms, especially PTSD, was higher among abused than nonabused women in both samples. Mental health symptoms were also higher among the civilian sample compared to the military sample. Approximately one-third (34%) of the abused civilian women and one-fourth (25%) of the abused military women had symptoms that met criteria for at least one of the three diagnostic categories employed in this study, compared to 18% and 15% of nonabused women in the two groups. Comorbidity of PTSD and depression affected 19.7% of the civilian abused women versus 4.5% of nonabused civilian women, whereas for active duty military women, the prevalence was 4.6% and 4.2% for abused and nonabused, respectively. To better understand the mental health consequences of IPV and to design the most effective treatment and prevention programs, it is important to examine the presence of comorbidities between mental health disorders.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».