Potentially modifiable risk factors for mental health problems in deployed UK maritime forces
Notice bibliographique
Résumé
Military deployments and mental health problems (MHPs) have often been studied, but only infrequently in the deployed environment, where MHP-related impairments would be particularly consequential. Fewer still have looked at deployed sailors, so Whybrow et al 's1 cross-sectional survey of MHPs among Royal Navy personnel deployed at sea is a welcome addition to the literature. They found that 41.2% had common mental disorder symptoms (ie, mood, anxiety or neurotic spectrum disorders), 7.8% probable post-traumatic stress disorder (PTSD), and 17.4% potentially harmful alcohol use. These prevalence rates are strikingly higher than those in deployed UK land-based forces using comparable methods; common mental disorder rates varied from 16.0% to 20.8% and probable PTSD from 1.9% to 3.4%.2 3 An earlier study of deployed Royal Navy personnel documented similarly elevated rates, suggesting that the present findings are not a chance occurrence.4 Past research has focused on operational trauma as the primary driver of poor mental health in military personnel, both on deployment and afterwards. The low trauma exposure in the present study suggests other attributions for the high levels of MHPs, such as premilitary characteristics and experiences, …
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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 | 0,006 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».