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Enregistrement W3120049961 · doi:10.1186/s13031-021-00343-y

Assessing exposure to war-related traumatic events in older Vietnamese war survivors

2021· article· en· W3120049961 sur OpenAlexaff
Yvette Young, Kim Korinek, Zachary Zimmer, Trần Khánh Toàn

Notice bibliographique

RevueConflict and Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePosttraumatic Stress Disorder Research
Établissements canadiensMount Saint Vincent University
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingNational Institutes of Health
Mots-clésVietnamesePublic healthMedicineHealth services researchEpidemiologyVietnam WarGerontologyPolitical scienceNursingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Though studies measuring war-related stressors and resultant trauma among U.S. military veterans are abundant, few studies address how wartime stressors affect military veterans native to warzones. Even fewer assess the stress exposure and resulting trauma experienced by Vietnamese civilians. This study aimed to construct a scale to quantify wartime stress exposure that is relevant for civilians and military veterans who survived the American War in Vietnam. METHODS: The study analyzed data from a novel source, the Vietnam Health and Aging Study, which surveyed older men and women residing in central and northern Vietnam. We used a combination of exploratory and confirmatory factor analysis with posthoc tests of reliability and validity to derive measures for assessing exposure to war-related traumatic events. RESULTS: We found that a mix of exposure to death, combat, inhospitable living conditions, and forced displacement comprises the traumatic events that potentially contribute to posttraumatic stress disorder and other mental health problems. However, the particular mix of stressful experiences constituting war trauma differs for civilians, veterans of the formal military, and former members of paramilitary organizations. CONCLUSIONS: These findings suggest the need for distinct but parallel approaches to measuring war-related stressors for populations of veterans and civilians exposed to war in their home countries and the need for greater public attention to the potential lingering trauma of noncombatants.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,442
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,150
Tête enseignante GPT0,461
Écart entre enseignants0,311 · 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.

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

Citations22
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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