Gender differences in clinical presentation among treatment-seeking Veterans and Canadian Armed Forces personnel
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Limited research has investigated gender differences among treatment-seeking Veterans and serving military personnel, despite important implications for treatment provision. In order to better serve the needs of women with military service, the authors sought to address this gap by examining the clinical presentation of men and women requesting services for military-related operational stress injuries (OSIs). Methods: Using a sample of 648 treatment-seeking male ( n = 550) and female ( n = 99) Veterans and Canadian Armed Forces (CAF) personnel, the authors compared prevalence of childhood sexual and physical abuse, probable mental health diagnoses (posttraumatic stress disorder [PTSD], depression, and generalized anxiety disorder [GAD]), and severity of pain and somatic symptoms. Results were rerun to control for sociodemographic variables that significantly differed by gender. Results: Rates of probable PTSD were higher for women ( p < 0.05), and women reported significantly more somatic symptoms ( p < 0.001), pain severity ( p < 0.01), and childhood sexual abuse (47% of the sample; p < 0.001). Both men and women reported equally high rates of childhood physical abuse (71% for both genders). Discussion: Women in this study had a higher prevalence of probable PTSD and childhood sexual abuse, and reported higher severity of pain and somatic symptoms. The study highlights the diverse range of issues that are clinically relevant for – and may complicate the treatment of – women with military service who have OSIs.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».