Family members of Veterans with mental health problems: Seeking, finding, and accessing informal and formal supports during the military-to-civilian transition
Notice bibliographique
Résumé
LAY SUMMARY Veterans and their families in the military-to-civilian transition (MCT) face a multitude of changes and challenges. Family members of those Veterans experiencing a significant mental health problem (e.g., posttraumatic stress disorder, depression, anxiety) may find that navigating the MCT is made more complex, especially as they seek to find social support during this transition. The present study set out to hear from family members and learn about their obstacles and successes in accessing formal and informal support during the MCT and how this was affected by the Veteran’s mental health problems. Interviews and focus groups were completed with 36 English- and French-speaking Veteran family members across Canada. Family members shared how significant issues (e.g., mental health stigma, caregiver burden and burnout) were barriers to seeking and finding both informal (i.e., extended family, friends, online support) and formal (i.e., operational stress injury clinics, Military Family Resource Centres) support systems helpful in navigating the MCT. Despite setbacks and frustrations in accessing these supports, Veteran military families demonstrated resiliency and resolve as they pursued comfort, financial aid, respite, and counsel for themselves and for the Veteran with mental health problems during the MCT.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».