Risk and Protective Factors for Mental Health and Community Cohesion After the 2013 Calgary Flood
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine mental health and community cohesion in women living in Calgary after a natural disaster considering previously collected mental health data. METHODS: Data from an ongoing longitudinal cohort, the All Our Families study, were used to examine mental health and community cohesion 5 months after a major flood in Calgary, Canada. Participants who had completed a baseline questionnaire before the flood were eligible for inclusion in this study (N=923). Four multivariable logistic regression models were built to examine predictors of post-traumatic stress, depression, anxiety, and community cohesion. RESULTS: Elevated anxiety before the flood was associated with 2.49 (95% CI: 1.17, 5.26) increased odds of experiencing high levels of post-traumatic stress, regardless of whether respondents lived in a flood-risk community or not. Women who experienced damage to property, or who provided help to others, were more likely to perceive an increased sense of community cohesion (adjusted ods ratio (AOR): 1.67; 95% CI: 1.09, 2.54 and AOR: 1.68; 95% CI: 1.13, 2.52, respectively). CONCLUSIONS: Women with underlying mental health conditions may be more vulnerable to the psychological impacts of a natural disaster regardless of their level of exposure. Natural disasters may bring communities together, especially those who were more tangibly impacted. (Disaster Med Public Health Preparedness. 2018;12:470-477).
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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 | 0,003 | 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 | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».