Do stigma and other perceived barriers to mental health care differ across Armed Forces?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Military organizations are keen to address barriers to mental health care yet stigma and barriers to care remain little understood, especially potential cultural differences between Armed Forces. The aim of this study was to compare data collected by the US, UK, Australian, New Zealand and Canadian militaries using Hoge et al.'s perceived stigma and barriers to care measure (Combat duty in Iraq and Afghanistan, mental health problems and barriers to care. New Engl J Med 2004;351:13-22). DESIGN: Each member country identified data sources that had enquired about Hoge et al.'s perceived stigma and perceived barriers to care items in the re-deployment or immediate post-deployment period. Five relevant statements were included in the study. SETTING: US, UK Australian, New Zealand and Canadian Armed Forces. RESULTS: Concerns about stigma and barriers to care tended to be more prominent among personnel who met criteria for a mental health problem. The pattern of reported stigma and barriers to care was similar across the Armed Forces of all five nations. CONCLUSIONS: Barriers to care continue to be a major issue for service personnel within Western military forces. Although there are policy, procedural and cultural differences between Armed Forces, the nations studied appear to share some similarities in terms of perceived stigma and barriers to psychological care. Further research to understand patterns of reporting and subgroup differences is required.
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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 | 0,003 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».