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Enregistrement W3157293446 · doi:10.1093/milmed/usab157

COVID-19 and the Mental Health of Canadian Armed Forces Veterans: A Cross-Sectional Survey

2021· article· en· W3157293446 sur OpenAlexaffabout
Alyson Mahar, Christina Reppas‐Rindlisbacher, Megan Edgelow, Shailee Siddhpuria, Julie Hallet, Paula A. Rochon, Heidi Cramm

Notice bibliographique

RevueMilitary Medicine · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePosttraumatic Stress Disorder Research
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaQueen's UniversityUniversity of ManitobaWomen's College HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCross-sectional studyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)2019-20 coronavirus outbreakMilitary medicineSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Mental healthPandemicMedicinePublic healthMilitary personnelEnvironmental healthCoronavirus InfectionsVirologyPsychiatryGeographyOutbreakNursingPathologyInfectious disease (medical specialty)Disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: There are no data on the impact of COVID-19 and associated public health measures, including sheltering at home, travel restrictions, and changes in health care provision, on the mental health of older veterans. This information is necessary for government and philanthropic agencies to tailor mental health supports, services, and resources for veterans in the peri- and post-pandemic periods. The objective of this study was to compare mental health symptoms between Canadian Armed Forces (CAFs) veterans and the general Canadian older adult population in the early months of the COVID-19 pandemic. MATERIALS AND METHODS: This was a secondary analysis of a cross-sectional study of older adults in the national Canadian COVID-19 Coping Study. Individuals aged 55 years and older were eligible. A convenience sample of older adults was recruited through a web-based survey administered between May 01, 2020 and June 30, 2020. Canadian Armed Force military service history status (yes/no) was ascertained. The eight-item Center for Epidemiological Studies Depression Scale, the five-item Beck Anxiety Inventory, and the three-item Loneliness Scale were used to measure mental health symptoms. Multivariable logistic regression compared the odds of screening positive for depression, anxiety, and loneliness between veterans and non-veterans. RESULTS: Of 1,541 respondents who answered the final question (87% survey completeness rate), 210 were veterans. Forty percent of veterans met criteria for at least one of the mental health diagnoses compared to 46% of non-veterans (P = .12). The odds of reporting elevated symptoms of depression, anxiety, and loneliness were similar for veteran and non-veteran respondents after adjusting for confounders. CONCLUSION: Veterans' report of mental health symptoms was similar to the general population Spring 2020 of the COVID-19 pandemic. Although veterans' military training may better prepare them to adapt in the face of a pandemic, additional research is needed to understand the longitudinal impacts on physical and mental health.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,086
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,161
Tête enseignante GPT0,455
Écart entre enseignants0,294 · 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

Citations6
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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