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Enregistrement W2913390661 · doi:10.3389/fvets.2019.00023

Military Veterans and Their PTSD Service Dogs: Associations Between Training Methods, PTSD Severity, Dog Behavior, and the Human-Animal Bond

2019· article· en· W2913390661 sur OpenAlexaboutno aff
Megan R. LaFollette, Kerri E. Rodriguez, Niwako Ogata, Marguerite E. O’Haire

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Veterinary Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHuman-Animal Interaction Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institutes of Health
Mots-clésService memberPsychologyMilitary serviceClinical psychologyPsychiatryMedicineMilitary personnelPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction. Psychiatric service dogs are increasingly being sought out by military veterans as a complementary intervention for posttraumatic stress disorder (PTSD). After receiving a service dog, many veterans continue training their service dog at home. Our objective was to explore the associations between training methods, PTSD severity, service dog behavior, and the veteran-service dog bond in a population of military veterans with PTSD. Methods. Post-9/11 military veterans with PTSD who had received a psychiatric service dog were recruited from a national service dog provider. A total of 111 veterans (M=40.1 ± 8.3 years, 80% male) participated in an online survey regarding frequency of training methods, PTSD symptom severity, service dog behavior, and the human-animal bond. Service dogs were predominately Labrador Retriever purebreds or mixes of various breeds (66% male) and mostly obtained from shelters or rescues (58%). Training methods were divided into five categories: positive reinforcement (e.g. physical praise), negative punishment (e.g. ignoring the dog), positive punishment (e.g. verbal correction), dominance (e.g. alpha roll), and bond-based (e.g. co-sleeping). Data were analyzed using general linear models. Results. Veterans self-reported using all five categories of training methods at least once a month. More frequent use of positive punishment was associated with less closeness with their service dog (p=0.02), more fear (p=0.003), less eye contact (p<0.0001), and less trainability (p=0.04). More frequent use of positive reinforcement was associated with higher closeness to their service dog (p=0.002) and perceived increased attachment behavior (p=0.002) and playfulness (p=0.002). More frequent use of bond-based methods was associated with higher closeness to their service dog (p=0.02). PTSD severity was not significantly associated with reported dog behavior, temperament, or veteran-service dog closeness. Conclusion. Military veterans with PTSD service dogs reported using many training methods that were associated with different outcomes. In general, the reported use of positive reinforcement or bond-based training methods were associated with reporting more positive outcomes while the reported use of positive punishment was associated with reporting more negative outcomes. Educating service dog organizations and recipients about the impacts of training methods could be beneficial for service dog efficacy and welfare.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,335 · 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

Citations47
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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