Examining physical health conditions and associations of pain, obesity, and function of UK Veterans diagnosed with PTSD and other mental health conditions
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Little is known about the physical health conditions experienced by United Kingdom (UK) military Veterans with posttraumatic stress disorder (PTSD) or other mental health diagnoses. We aimed to explore the prevalence of self-reported physical health complaints and health behaviours in a patient sample of UK Veterans who had engaged with mental health services. Methods: This study used questionnaire data from a cross-sectional study that sampled Veterans engaged in a UK national Veteran’s mental health charity ( N = 403). Prevalence rates of reported physical health complaints were ranked, and health behaviours were described. Adjusted multivariate logistic regression models were fitted to examine associations between the top five physical health complaints and socio-demographic factors, mental health outcomes, and health-related behaviours. Results: We observed that chronic pain (41.2%, n = 166) and poor mobility (34.2%, n = 138) were the most prevalent conditions reported. Participants with PTSD were more than twice as likely to report chronic pain (AOR = 2.25, 95% CI, 1.16–4.37, P ≤ 0.05). Of 384 Veterans in the sample, the majority had a calculated body mass index (BMI) deemed overweight or obese (76.5%, n = 294). Obese participants were 2–4 times more likely to report prevalent physical health complaints. Discussion: Veterans with complex mental health problems experience a high burden of physical health complaints. Of most concern are the associations between PTSD, obesity, pain, impairment, and the potential difficulties in recovery and treatment. These findings are important for the way health services assess and treat individuals presenting with complex mental health problems.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».