Military-related sexual assault in Canada: a cross-sectional survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Most research on military-related sexual assault is based on the United States military and has important limitations, such as low response rates. We sought to estimate the lifetime prevalence of sexual assault, assess its relation to military service and identify the circumstances, correlates and associations with mental disorders of military-related sexual assault among Canadian military personnel. METHODS: = 67 776), as per Statistics Canada requirements. We assessed lifetime trauma exposure and past-year mental disorders using the Composite International Diagnostic Interview. We defined lifetime military-related sexual assault as forced sexual activity or unwanted sexual touching that occurred on deployment or in another military workplace, or was perpetrated by Department of National Defence or Canadian Armed Forces personnel. We defined all other sexual assault as non-military-related sexual assault. RESULTS: Self-reported sexual assault was more prevalent among women (non-military-related sexual assault 24.2%, military-related sexual assault 15.5%) than men (5.9% and 0.8%, respectively). About a quarter of women with military-related sexual assault reported experiencing at least 1 event on deployment. After covariates were controlled for, military-related sexual assault was independently associated with any lifetime and any past-year mental disorder (adjusted odds ratio 2.9 and 3.0, respectively) and lifetime and past-year posttraumatic stress disorder (adjusted odds ratio 4.3 and 4.1, respectively). INTERPRETATION: Canadian military women are at increased risk for sexual assault and military-related sexual assault relative to their male counterparts. Deployment may be a period of elevated risk for military-related sexual assault, and women who reported military-related sexual assault are more likely to have experienced mental disorders, especially posttraumatic stress disorder.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 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 ».