A Cross-Sectional Study of the Relationship between Previous Military Experience and Mental Health Disorders in Currently Serving Public Safety Personnel in Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: There is an increased incidence of some mental health disorders such as post-traumatic stress disorder (PTSD) in some members of the military and in some public safety personnel (PSP) such as firefighters, police officers, paramedics, and dispatchers. Upon retirement from the armed forces, many individuals go on to second careers as PSP. Individuals with prior military experience may be at even greater risk than nonveterans for developing mental health disorders. The present study was designed to examine the relationship between prior military service and symptoms of mental health disorders in PSP. METHODS: This is a cross-sectional, observational study. Data for this study were collected from an anonymous, web-based, self-report survey of PSP in Canada. Invitations to participate were sent to PSP via their professional organizations. Indications of mental disorder(s) and symptom severity were assessed using well-validated self-report screening measures. RESULTS: Of the survey respondents who provided this information, 631 (6.8%) had prior armed forces experience; however, not all responses were complete. Ex-military PSP reported significantly more exposure to traumatic events and were approximately 1.5 times more likely to screen positive for indications of PTSD, mood, anxiety, or acute stress disorders and to have contemplated suicide than those without prior armed forces experience. CONCLUSIONS: In our study, individuals in PSP with prior service experience in the armed forces were more likely to screen positive for indicators of some mental health disorders. Accordingly, mental health practitioners should inquire about previous service in the armed forces when screening, assessing, and treating PSP.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».