Association between social support and mental health conditions in treatment-seeking Veterans and Canadian Armed Forces personnel
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Despite limited research on the topic, it has been observed that military members face unique challenges with social support. Methods: The current study used data provided by treatment-seeking Veterans and Canadian Armed Forces (CAF) members ( N=666) to: (1) determine whether symptomatology of posttraumatic stress disorder (PTSD), depression (MDD), anxiety, and suicidal ideation (SI) increased as level of perceived social support decreased; and (2) identify if the level of perceived social support is associated with PTSD, MDD, and anxiety symptom distress and SI frequency; this was done while controlling for demographic factors. Social support was measured using a single item grouped according to “low,” “medium,” and “high” levels of perceived support. Results: Overall, adequate social support was low with less than one-third (29%) of participants reporting a high level. There was an inverse association between social support and symptom distress for all mental health conditions, whereby those who perceived low social support had significantly greater symptom distress than those who perceived medium social support, who in turn reported significantly greater symptom distress than those perceiving high social support. Social support was significantly associated with all mental health conditions when controlling for demographic variables. The effect of social support on PTSD and SI affected Veterans and CAF members differently. Discussion: Our study highlights the difficulty this population faces in maintaining adequate social support alongside military-related mental health disorders. More research is required to fully understand the role of social support in military populations.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».