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Enregistrement W2963516577 · doi:10.1037/tra0000493

Factor structure of deployment experiences and relations to mental health disorders among treatment-seeking Canadian armed forces personnel and veterans.

2019· article· en· W2963516577 sur OpenAlexaffabout
Lisa King, Felicia Ketcheson, Kate St. Cyr, Michelle Marlborough, J. Don Richardson

Notice bibliographique

RevuePsychological Trauma Theory Research Practice and Policy · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePosttraumatic Stress Disorder Research
Établissements canadiensRunning Injury Clinic
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSoftware deploymentMental healthMilitary personnelPsychologyMilitary deploymentPsychiatryClinical psychologyPolitical scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Among a sample of 341 treatment-seeking veterans and currently serving Canadian Forces members, our objectives were to identify factors of deployment experiences and determine whether they were related to the severity of posttraumatic stress disorder (PTSD) symptom clusters and depressive, anxiety, and alcohol use symptom severity. METHOD: Participants completed questionnaires during intake to an outpatient mental health clinic. Factor analysis was used to determine factors of deployment experiences and which mental health conditions were associated with the factors. RESULTS: Exploratory factor analysis grouped experiences into 3 factors: (a) combat, (b) exposure to injury or death, and (c) potential moral injury and atrocity. Potential moral injury and atrocity was significantly associated with all outcomes except for alcohol use disorder, and combat was significantly associated with the arousal PTSD symptom cluster and depressive symptom severity. CONCLUSIONS: Our study demonstrates the association between combat experiences and PTSD symptom, depression, and anxiety severity. Clinically, it stresses the importance of evaluating specific traumatic events to improve treatment outcomes. (PsycInfo Database Record (c) 2020 APA, all rights reserved).

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,447
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,133
Tête enseignante GPT0,492
Écart entre enseignants0,359 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations9
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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