Cumulative trauma from multiple natural disasters increases mental health burden on residents of Fort McMurray
Notice bibliographique
Résumé
Background Fort McMurray, a city in northern Alberta, Canada, has experienced multiple traumatic events in the last five years, including the 2016 wildfire, the 2020 floods, and the COVID-19 pandemic. Traumatic events often lead to increased mental health burdens in affected communities.Objective To assess if the number of traumatic events experienced by residents of Fort McMurray correlates with the prevalence and severity of mental health issues experienced.Methodology A cross-sectional study using an online survey questionnaire was used to gather demographic, trauma (wildfire, flooding, and COVID-19), and clinical information from the resident of Fort McMurray between April 24 to June 2 2021. Likely Generalized Anxiety Disorder (GAD), Major Depressive Disorder (MDD), Post-Traumatic Stress Disorder (PTSD) and low resilience were measured using standardised rating scales. Data were analyzed with SPSS version 26 using Chi-Square tests and multivariate regression analysis.Results Respondents who experienced COVID-19 and either flood or wildfire traumas (N = 101) were eleven times more likely to have GAD symptoms (OR: 11.39; 95% CI: 1.43–91.04), four times more likely to have likely MDD, (OR: 3.85; 95% CI: .995–14.90), ten times more likely to have likely PTSD (OR: 10.47; 95% CI: 1.28–85.67), and low resilience (OR: 10.56; 95% CI: 1.21–92.17). Respondents who experienced COVID-19, flooding, and wildfire traumas (N = 47) were eighteen times more likely to express GAD symptoms (OR: 18.30; 95% CI: 2.20–152.45) and more than eleven times likely to have likely PTSD (OR: 11.41; 95% CI: 1.34–97.37) in comparison to the respondents who experienced COVID-19 only trauma (N = 19).Conclusion Measures to reduce climate change and associated natural disasters could reduce the impact of cumulative trauma and associated mental health burden in vulnerable populations. It is essential that more mental health resources are mobilised to support communities impacted by multiple natural disasters.HIGHLIGHTS The number of traumatic disasters experienced in residents of Fort McMurray five years after the 2016 wildfires, a year after the 2020 flooding, and during the COVID-19 pandemic correlates with the prevalence and severity of the mental health conditions reported in this study.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».