Insomnia, psychiatric disorders and suicidal ideation in a national representative sample of active Canadian Forces members
Notice bibliographique
Résumé
Background Past research on the association between insomnia and suicidal ideation (SI) has produced mixed findings. The current study explored the relationship between insomnia, SI, and past-year mental health status among a large Canadian Forces (CF) sample. Method Data was obtained from the 2013 Canadian Forces Mental Health Survey (CFMHS), and included a large representative sample of Canadian Regular Forces personnel (N = 6700). A series of univariate logistic regressions were conducted to test individual associations between past-year mental health status, insomnia, and potential confounds and SI. Mental health status included three groups: 0, 1, or two or more probable diagnoses of posttraumatic stress disorder (PTSD), major depressive disorder (MDD), generalized anxiety disorder (GAD), panic disorder (PD) and alcohol abuse/dependence. Stepwise multivariate logistic regression was used to assess the relationship between insomnia and SI with mental health status as a moderator. Results 40.8% of respondents reported experiencing insomnia. Both insomnia and number of mental health conditions incrementally increased the risk of SI. However, past-year mental health status was a significant moderator of this relationship, such that for CF personnel with either no (AOR = 1.61, 1.37–1.89) or only one past-year mental health condition (AOR = 1.39, 1.12–1.73), an incremental increase in insomnia was associated with an increased likelihood of SI. However, in personnel with two or more past-year mental health disorders, insomnia was no longer significantly associated with SI (AOR = 1.04, 0.81–1.33). Conclusions Insomnia significantly increased the odds of SI, but only among individuals with no or one mental health condition. Findings highlight the importance of assessing insomnia among CF members in order to further suicide prevention efforts.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».