Depression prevalence and geographic distribution in United States military women: results from the 2017 Service Women’s Action Network needs assessment
Notice bibliographique
Résumé
Introduction:To better understand depression in United States (US) servicewomen, needs assessment data from the Service Women’s Action Network (SWAN) were collected and analyzed, with comparison samples drawn from the Centers for Disease Control and Prevention (CDC) Behavioral Risk Factor Surveillance System (BRFSS). The purpose of the present study was threefold. First, an assessment of the spatial distribution of depression in the United States among military women was made using geographic information systems. Second, the authors sought to determine differences in the prevalence of undiagnosed mental health concerns and diagnosed depression in women by military service status. Third, the authors sought to identify risk factors for depression among military women. Methods: Frequencies and percentages for all demographic, geographic, and outcome variables were calculated by military service status and data source. Differences among three groups – non-Veteran respondents of the BRFSS, Veteran respondents of the BRFSS, and SWAN member Veterans – were analyzed with the Chi-square test of independence. Estimates of the state-level prevalence of undiagnosed mental health concerns and diagnosed depression among military women who responded to either the 2016 BRFSS or the 2017 SWAN needs assessment were calculated and represented with state-boundary choropleth maps in Quantum GIS (QGIS). Results: A multinomial logistic regression model, adjusted for educational attainment, race, ethnicity, employment status, US region, and rurality, showed that military women and women Veterans were more likely to have undiagnosed mental health concerns and diagnosed depression, χ2 28 = 4,891.91, p < 0.001, Nagelkerke’s R2 = 0.03. Spatial analysis indicated that respondents living in the South were more likely to have diagnosed depression or undiagnosed mental health symptoms in both the BRFSS and SWAN needs assessment samples. Discussion: Primary findings from this study suggest that given the regional variation in depression among women Veterans, future studies should work to examine the role of the region in mental health for servicewomen in the United States, looking at available services and cultural differences. Recommendations include targeted programming for women Veterans.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».