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Enregistrement W3119421028 · doi:10.1177/0706743720984677

Course and Predictors of Major Depressive Disorder in the Canadian Armed Forces Members and Veterans Mental Health Follow-up Survey: Cours et Prédicteurs du Trouble de Dépression Majeure Dans l’Enquête de Suivi Sur la Santé Mentale Auprès Des Membres des Forces Armées Canadiennes et des ex-Militaires

2021· article· en· W3119421028 sur OpenAlexafffundvenueabout
Murray W. Enns, Natalie Mota, Tracie O. Afifi, Shay‐Lee Bolton, Julie Richardson, Scott B. Patten, Jitender Sareen

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Psychiatry · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePosttraumatic Stress Disorder Research
Établissements canadiensUniversity of CalgaryWestern UniversityUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPsychologyMental healthPsychiatryAttendanceAnxietyClinical psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives: The present report is the first study of Canadian military personnel to use longitudinal survey data to identify factors that determine major depressive episodes (MDEs) over a period of 16 years. Methods: The study used data from the Canadian Armed Forces Members and Veterans Mental Health Follow-up Survey (CAFVMHS) collected in 2018 ( n = 2,941, response rate 68.7%) and linked baseline data from the same participants that were collected in 2002 when they were Canadian Regular Force members. The study used structured interviews to identify 5 common Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders, Fourth Edition mental disorders and collected demographic data, as well as information about traumatic experiences, childhood adversities, work stress, and potential resilience factors. Respondents were divided into 4 possible MDE courses: No Disorder, Remitting, New Onset, and Persistent/Recurrent. Relative risk ratios (RRRs) from multinomial regression models were used to evaluate determinants of these outcomes. Results: A history of anxiety disorders and post-traumatic stress disorder (RRRs: 1.50 to 20.55), mental health service utilization (RRRs: 1.70 to 12.34), veteran status (RRRs: 1.64 to 2.15), deployment-associated traumatic events (RRRs: 1.71 to 2.27), sexual traumas (RRRs: 1.91 to 2.93), other traumas (RRRs: 1.67 to 2.64), childhood adversities (RRRs: 1.39 to 1.97), avoidance coping (RRRs 1.09 to 1.49), higher frequency of religious attendance (RRRs: 1.54 to 1.61), and work stress (RRRs: 1.05 to 1.10) were associated with MDE courses in most analyses. Problem-focused coping (RRRs: 0.73 to 0.91) and social support (RRRs: 0.95 to 0.98) were associated with protection against MDEs. Conclusions: The time periods following deployment and trauma exposure and during the transition from active duty to veteran status are particularly relevant for vulnerability to depression in military members. Interventions that enhance problem-focused coping and social support may be protective against MDEs in military members.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,308 · 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 tête enseignante, 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

Citations21
Publié2021
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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