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Enregistrement W3138236475 · doi:10.1177/07067437211000636

Lifetime Prevalence and Comorbidity of Mental Disorders in the Two-wave 2002–2018 Canadian Armed Forces Members and Veterans Mental Health Follow-up Survey (CAFVMHS): Prévalence et Comorbidité de Durée de vie Des Troubles Mentaux Dans l’Enquête de Suivi Sur la Santé Mentale Auprès des Membres des Forces Armées Canadiennes et Des ex-Militaires (ESSMFACM) en Deux Cycles de 2002 à 2018

2021· article· en· W3138236475 sur OpenAlexafffundvenueabout
Jitender Sareen, Shay‐Lee Bolton, Natalie Mota, Tracie O. Afifi, Murray W. Enns, Tamara Taillieu, Ashley Stewart-Tufescu, Renée El‐Gabalawy, Ruth Ann Marrie, J. Don Richardson, Murray B. Stein, Çharles N. Bernstein, James M. Bolton, JianLi Wang, Gordon J. G. Asmundson, James M. Thompson, Linda VanTil, Mary Beth MacLean, Sarvesh Logsetty

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Psychiatry · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePosttraumatic Stress Disorder Research
Établissements canadiensQueen's UniversityUniversity of OttawaDalhousie UniversitySt Joseph's Health CareUniversity of ReginaSt. Joseph's HospitalWestern UniversityVeterans Affairs CanadaUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPsychiatryPrevalence of mental disordersMental healthComorbidityAnxietyNational Comorbidity SurveyGeneralized anxiety disorderPsychologyAnxiety disorderPersonality disordersBipolar disorderMajor depressive episodeClinical psychologyPanic disorderMood disordersMoodPersonality

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: The current study used the Canadian Armed Forces Members and Veterans Mental Health Follow-up Survey (CAFVMHS) to (1) examine the incidence and prevalence of mental disorders and (2) estimate the comorbidity of mental disorders over the follow-up period. Method: The CAFVMHS (2018) is a longitudinal study with two time points of assessment. The sample is comprised of 2,941 Canadian Forces members and veterans who participated in the 2002 Canadian Community Health Survey: Canadian Forces Supplement. The World Health Organization Composite International Diagnostic Interview (WHO-CIDI) was utilized to diagnose Diagnostic and Statistical Manual-IV post-traumatic stress disorder (PTSD), major depressive episode (MDE), generalized anxiety disorder, social anxiety disorder (SAD), and alcohol abuse and dependence. Self-report health professional diagnoses were assessed for attention deficit hyperactivity disorder (ADHD), mania, obsessive compulsive disorder (OCD), and personality disorder. We established weighted prevalence of mental disorders and examined the association between mental disorders using logistic regression. Results: In 2018, lifetime prevalence of any WHO-CIDI-based or self-reported mental disorder was 58.1%. Lifetime prevalence of any mood or anxiety disorder or PTSD was 54.0% in 2018. MDE (39.9%), SAD (25.7%), and PTSD (21.4%) were the most common mental disorders. There was a substantial increase in new onset or recurrence/persistence of mental disorders between the two measurement points (16-year assessment gap); 2002–2018 period prevalences were 43.5% for mood and anxiety disorder and 16.8% for alcohol abuse or dependence. The prevalence of self-reported ADHD, OCD, any personality disorder, and mania were 3.3%, 3.0%, 0.8%, and 0.8%, respectively. Comorbidity between mental disorders increased over the follow-up. Conclusions: This study demonstrates a high burden of mental disorders among a large Canadian military and veteran cohort. These findings underscore the importance of prevention and intervention strategies to reduce the burden of mental disorders and alcohol use disorders in these populations.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
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 enseignants0,070
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,003
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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,300 · 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

Citations27
Publié2021
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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