Supporting the Mental Health Needs of Military Partners Through the Together Webinar Program: Pilot Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite an increased risk of psychological difficulties, there remains a lack of evidence-based support for the mental health needs of military partners. OBJECTIVE: This study aims to investigate whether the Together Webinar Programme (TTP-Webinar), a 6-week structured, remote access group intervention would reduce military partners' experience of common mental health difficulties and secondary trauma symptoms. METHODS: A pilot randomized controlled trial was used to compare the TTP-Webinar intervention with a waitlist control. The sample was UK treatment-seeking veterans engaged in a mental health charity. A total of 196 military partners (1 male and 195 females; aged mean 42.28, SD 10.82 years) were randomly allocated to the intervention (n=97) or waitlist (n=99) condition. Outcome measures were self-reported measures of common mental health difficulties, secondary trauma symptoms, and overall quality of life rating. RESULTS: Compared with the waitlist, military partners in the TTP-Webinar had reduced common mental health difficulties (P=.02) and secondary trauma symptoms (P=.001). However, there was no difference in quality-of-life ratings (P=.06). CONCLUSIONS: The results suggest that TTP-Webinar is an effective intervention to support the mental health difficulties of military partners. This study provides promising evidence that webinars may be an appropriate platform for providing group-based support. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT05013398; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT05013398.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».