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Enregistrement W4220860122 · doi:10.3390/bs12040096

Five Years after the Fort McMurray Wildfire: Prevalence and Correlates of Low Resilience

2022· article· en· W4220860122 sur OpenAlex
Medard Kofi Adu, Ejemai Eboreime, Reham Shalaby, Adegboyega Sapara, Belinda Agyapong, Gloria Obuobi-Donkor, Wanying Mao, Ernest Owusu, Folajinmi Oluwasina, Hannah Pazderka, Vincent I. O. Agyapong

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueBehavioral Sciences · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePosttraumatic Stress Disorder Research
Établissements canadiensDalhousie UniversityHealth Research FoundationUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésResilience (materials science)GeographyPsychologyEnvironmental healthMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The Fort McMurray wildfire of 3 May 2016 was one of the most devastating natural disasters in Canadian history. Although resilience plays a crucial role in the daily functioning of individuals by acting as a protective shield that lessens the impact of disasters on their mental well-being, to date little is known about the long-term impact of wildfires on resilience and associated predictors of low resilience. OBJECTIVES: The objective of the study was to assess the prevalence and predictors of resilience among residents of Fort McMurray five years after the wildfires. METHOD: This was a quantitative cross-sectional study. A self-administered online survey which included standardized rating scales for resilience (BRS), anxiety (GAD-7), depression (PHQ-9), and post-traumatic stress disorder (PTSD)(PCL-C) was used to determine the prevalence of resilience as well as its demographic, clinical, and wildfire-related predictors. The data were collected between 24 April and 2 June 2021 and analyzed using the Statistical Package for Social Sciences (SPSS) version 25 using univariate analysis with a chi-squared test and binary logistic regression analysis. RESULTS: A total of 186 residents completed the survey out of 249 who accessed the online survey, producing a response rate of 74.7%. Most of the respondents were females (85.5%, 159), above 40 years of age (81.6%, 80), employed (94.1%, 175), and in a relationship (71%, 132). Two variables-having had PTSD symptoms (OR = 2.85; 95% CI: 1.06-7.63), and age-were significant predictors of low resilience in our study. The prevalence of low resilience in our sample was 37.4%. CONCLUSIONS: Our results suggest that age and the presence of PTSD symptoms were the independent significant risk factors associated with low resilience five years after the Fort McMurray wildfire disaster. Further research is needed to enhance understanding of the pathways to resilience post-disaster to identify the robust predictors and provide appropriate interventions to the most vulnerable individuals and communities.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,338 · 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