The Impact of Wildfires on Mental Health: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
One of the many consequences of climate change is an increase in the frequency, severity, and, thus, impact of wildfires across the globe. The destruction and loss of one's home, belongings, and surrounding community, and the threat to personal safety and the safety of loved ones can have significant consequences on survivors' mental health, which persist for years after. The objective of this scoping review was to identify primary studies examining the impact of wildfires on mental health and to summarize findings for PTSD, depression, anxiety, and substance use. Literature searches on Pubmed and Embase were conducted in February and April of 2021, respectively, with no date restrictions. A total of 254 studies were found in the two database searches, with 60 studies meeting the inclusion criteria. Three other studies were identified and included based on relevant in-text citations during data abstraction. The results show an increased rate of PTSD, depression, and generalized anxiety at several times of follow-up post-wildfire, from the subacute phase, to years after. An increased rate of mental health disorders post-wildfire has been found in both the adult and pediatric population, with a number of associated risk factors, the most significant being characteristics of the wildfire trauma itself. Several new terms have arisen in the literature secondary to an increased awareness and understanding of the impact of natural disasters on mental health, including ecological grief, solastalgia, and eco-anxiety. There are a number of patient factors and systemic changes that have been identified post-wildfire that can contribute to resilience and recovery.
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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 | 0,006 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».