Reducing Veterans’ Symptoms of Depression, Anxiety, Stress, and Posttraumatic Stress, and Enhancing Engagement in Occupations with SCUBA Diving and Occupational Therapy
Notice bibliographique
Résumé
Veterans face significant occupational and mental health challenges. This article explores whether an occupational therapy program in combination with SCUBA diving can enhance occupational performance and mental health outcomes for veterans more than SCUBA diving alone. A two-group random assignment pretest–posttest design was implemented to compare outcomes across two groups. Veterans in Group 1 (n = 7) completed SCUBA diving while those in Group 2 (n = 8) completed SCUBA diving in combination with occupational therapy. Outcomes were measured using the Canadian Occupational Performance Measure, PTSD Checklist for DSM-5, and the Depression, Anxiety and Stress Scale. Both groups participated in a semi-structured focus group post-participation. Additionally, those in Group 2 engaged in follow-up phone interviews. Trial registration number: NCT03928392. All participants significantly improved their occupational performance and satisfaction with performance, and reduced symptoms of PTSD, depression and stress. Those in Group 2 also experienced significant reductions in anxiety levels and reported applying learned interventions to daily life. Participating in SCUBA diving may contribute to reduced symptoms of PTSD, depression and stress among veterans. Engaging in occupational therapy may additionally contribute to reduced symptoms of anxiety and aid in therapeutic application of interventions to daily life.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 ».