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Enregistrement W2974329508 · doi:10.1136/bmjopen-2018-028849

Differences between the Canadian military’s Regular and Reserve Forces in perceived need for care, mental health services use and perceived sufficiency of care: a cross-sectional survey

2019· article· en· W2974329508 sur OpenAlexafffundabout
David Boulos, Deniz Fikretoglu

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePosttraumatic Stress Disorder Research
Établissements canadiensDefence Research and Development CanadaCanadian Armed Forces
Organismes subventionnairesMinistère de la Défense NationaleCanadian Armed ForcesAustralian Government
Mots-clésMedicineCross-sectional studyMental healthMilitary personnelHealth careHealth services researchPublic healthEnvironmental healthFamily medicineGerontologyPsychiatryNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The primary objective was to explore differences in perceived need for care (PNC), mental health services use (MHSU) and perceived sufficiency of care (PSC) between Canadian Armed Forces Regular Force (RegF) and Reserve Force (ResF) personnel with an objective need for mental health services. DESIGN: Data came from the 2013 Canadian Armed Forces Mental Health Survey, a cross-sectional survey of serving personnel (n=72 629). Analyses were among those with an Afghanistan deployment and an identified mental disorder (population n=6160; sampled n=868). Logistic regression compared PNC, MHSU and PSC between RegF and ResF. Covariate-adjusted marginal prevalence difference estimates were computed. PRIMARY OUTCOME MEASURE: The primary outcomes were PNC, MHSU and PSC. Each had three service categories, including an aggregate 'any' of the three: (1) information about problems, treatments or services; (2) medication and (3) counselling. RESULTS: ResF had an 10.5% (95% CI -16.7% to -4.4%) lower perceived need for medication services but PNC differences were not significant for other service categories. MHSU tended to be lower for ResF; 9.1% (95%CI -15.5% to -2.6%) lower for medication, 5.4% (95% CI -11.5% to 0.7%) lower, with marginal significance, for counselling and 11.3% (95% CI -17.3% to -5.2%) lower for the 'any' service category. Additionally, ResF tended to have a lower fully met need for care; 13.4% (95% CI -22.1% to -4.6%) lower for information, 15.3% (95% CI -22.9% to -7.6%) lower for counselling and 14.6% (95% CI -22.4% to -6.8%) lower for the 'any' service category. CONCLUSIONS: Our findings suggest MHSU and PSC differences between Canadian RegF and ResF personnel that are not fully accounted for by PNC differences. Deficits in ResF members' perceptions of the sufficiency of information services and counselling services suggest perceived, or experienced, barriers to care beyond any PNC barriers. Additional research assessing barriers to mental healthcare is warranted.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,112

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,165
Tête enseignante GPT0,456
Écart entre enseignants0,291 · 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

Citations4
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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