Trajectories of trauma symptoms and resilience in deployed US military service members: Prospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Most previous attempts to determine the psychological cost of military deployment have been limited by reliance on convenience samples, lack of pre-deployment data or confidentiality and cross-sectional designs. AIMS: This study addressed these limitations using a population-based, prospective cohort of U.S. military personnel deployed in support of the operations in Iraq and Afghanistan. METHOD: The sample consisted of U.S. military service members in all branches including active duty, reserve and national guard who deployed once (n = 3393) or multiple times (n = 4394). Self-reported symptoms of post-traumatic stress were obtained prior to deployment and at two follow-ups spaced 3 years apart. Data were examined for longitudinal trajectories using latent growth mixture modelling. RESULTS: Each analysis revealed remarkably similar post-traumatic stress trajectories across time. The most common pattern was low-stable post-traumatic stress or resilience (83.1% single deployers, 84.9% multiple deployers), moderate-improving (8.0%, 8.5%), then worsening-chronic post-traumatic stress (6.7%, 4.5%), high-stable (2.2% single deployers only) and high-improving (2.2% multiple deployers only). Covariates associated with each trajectory were identified. CONCLUSIONS: The final models exhibited similar types of trajectories for single and multiple deployers; most notably, the stable trajectory of low post-traumatic stress preto post-deployment, or resilience, was exceptionally high. Several factors predicting trajectories were identified, which we hope will assist in future research aimed at decreasing the risk of post-traumatic stress disorder among deployers.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».