Posttraumatic Stress Disorder and Associated Risk Factors in Canadian Peacekeeping Veterans with Health-Related Disabilities
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This study investigates posttraumatic stress disorder (PTSD) and its associated risk factors in a random, national, Canadian sample of United Nations peacekeeping veterans with service-related disabilities. METHODS: Participants included 1016 male veterans (age < 65 years) who served in the Canadian Forces from 1990 to 1999 and were selected from a larger random sample of 1968 veterans who voluntarily and anonymously completed a general health survey conducted by Veterans Affairs Canada in 1999. Survey instruments included the PTSD Checklist-Military Version (PCL-M), Center for Epidemiological Studies-Depression Scale (CES-D), and questionnaires regarding life events during the past year, current stressors, sociodemographic characteristics, and military history. RESULTS: We found that rates of probable PTSD (PCL-M score > 50) among veterans were 10.92% for veterans deployed once and 14.84% for those deployed more than once. The rates of probable clinical depression (CES-D score > 16) were 30.35% for veterans deployed once and 32.62% for those deployed more than once. We found that, in multivariate analyses, probable PTSD rates and PTSD severity were associated with younger age, single marital status, and deployment frequency. CONCLUSIONS: PTSD is an important health concern in the veteran population. Understanding such risk factors as younger age and unmarried status can help predict morbidity among trauma-exposed veterans.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».