The status and affecting factors of anxiety and depression in Chinese warship servicemen
Notice bibliographique
Résumé
Objective To investigate the status and its affecting factors of anxiety and depression in warship servicemen.Methods 453 male warship servicemen were selected by cluster random sampling and evaluated with the StateTrait Anxiety Inventory(STAI),Beck Depression Inventory(BDI),20-item Toronto Alexithymia Scale(TAS-20) Chinese version,Coping Style Questionnaires(CSQ),Social Support Rating Scale(SSRS),Personal Evaluation Inventory(PEI) and General Information Questionnaire.Results The State Anxiety Inventory(S-AI) scores(40.88 ±9.17) and Trait Anxiety Inventory(T-AI) scores(41.02 ± 8.32) had no significant difference compared to the national norm(P 0.05).28.7% were selected with BDI≤4,43.3% were selected with 5≤BDI≤13,17.0% were selected with 14≤BDI≤20,and 11.0% were selected with BDI ≥21.The STAI and BDI scores were significantly positively related to the TAS,immature coping style and mixed coping style scores(r = 0.125 ~ 0.535,P 0.01),and significantly negatively related to the mature coping style,SSRS and PEI scores(r =-0.167 ~-0.462,P 0.01).The result of stepwise analysis showed that significant factors affecting S-AI scores were the scores of T-AI,BDI,F1(TAS) and Utilization of Support.Factors affecting T-AI scores were the S-AI,BDI,Fantasy,PEI,Problem-solving and Objective Support scores.Factors affecting BDI scores were the Self-accusation,T-AI,S-AI,Problem-solving,PEI,F1 scores and Education Years.Conclusion The warship servicemen showed normal anxiety level compared to the general group and the detection rate of depression was28.0% with a BDI cut-off score 14.Alexithymia,social support,coping style and personal evaluation were the main influencing factors of anxiety and depression in warship servicemen.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».