Prevalence Comparison of Past-year Mental Disorders and Suicidal Behaviours in the Canadian Armed Forces and the Canadian General Population
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Military personnel in Canada and elsewhere have been found to have higher rates of certain mental disorders relative to their corresponding general populations. However, published Canadian data have only adjusted for age and sex differences between the populations. Additional differences in the sociodemographic composition, labour force characteristics, and childhood trauma exposure in the populations could be driving these prevalence differences. Our objective is to compare the prevalence of past-year mental disorders and suicidal behaviours in the Canadian Armed Forces Regular Force with the rates in a representative, matched sample of Canadians in the general population (CGP). METHODS: Data sources were the 2013 Canadian Forces Mental Health Survey and the 2012 Canadian Community Health Survey-Mental Health. CGP sample was restricted to match the age range, employment status, and history of chronic conditions of Regular Force personnel. An iterative proportional fitting method was used to approximate the marginal distribution of sociodemographic and childhood trauma variables in both samples. RESULTS: Relative to the matched CGP, Regular Force personnel had significantly higher rates of past-year major depressive episode, generalized anxiety disorder, and suicide ideation. However, lower rates of alcohol use disorder were seen in Regular Force personnel relative to the matched CGP sample. CONCLUSIONS: Factors other than differences in sociodemographic composition and history of childhood trauma account for the excess burden of mental disorders and suicidal behaviours in the Canadian Armed Forces. Explanations to explore in future research include occupational trauma, selection effects, and differences in the context of administration of the 2 surveys.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».