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Enregistrement W2602915542 · doi:10.1177/0706743717699177

Child Abuse Experiences and Perceived Need for Care and Mental Health Service Use among Members of the Canadian Armed Forces

2017· article· en· W2602915542 sur OpenAlexafffundvenueabout
Sarah Turner, Tamara Taillieu, Kristene Cheung, Mark A. Zamorski, David Boulos, Jitender Sareen, Tracie O. Afifi

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Psychiatry · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild Abuse and Trauma
Établissements canadiensCanadian Armed ForcesUniversity of OttawaUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMental healthPsychiatryOdds ratioChild abuseLogistic regressionMedicinePopulationPoison controlOddsSuicide preventionPhysical abuseOccupational safety and healthPsychologyClinical psychologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Child abuse is associated with poor mental health outcomes in adulthood. However, little is known about how a history of child abuse may be related to perceived need for care (PNC) and mental health service use (MHSU) among Canadian military personnel. The objectives of this study were to determine 1) the relationship between child abuse history and PNC and 2) the relationship between child abuse history and MHSU in the Canadian military. METHOD: Data were drawn from the 2013 Canadian Forces Mental Health Survey ( n = 6692 Regular Force personnel between the ages of 18 and 60 years). Logistic regression was used to examine the relationships between individual child abuse types and PNC and MHSU while adjusting for sociodemographic variables, the presence of mental disorders, deployment-related variables, and other types of child abuse. Population attributable fractions (PAFs) were calculated to estimate the proportion of PNC and MHSU that may be attributable to child abuse. RESULTS: Each individual child abuse type was associated with increased odds of PNC and MHSU after adjusting for all covariates (adjusted odds ratio ranging from 1.26 to 1.80). PAFs showed that if any child abuse did not occur, PNC and MHSU among Regular Force personnel may be reduced by approximately 14.3% and 11.3%, respectively. CONCLUSIONS: This study highlights that preenlistment factors, such as a history of child abuse, have an independent association with PNC and MHSU and hence need to be considered when assessing the mental health service needs of the Canadian Regular Force personnel.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,075

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,258 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2017
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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