Prevalence and Predictors of Generalized Anxiety Disorder Symptoms in Residents of Fort McMurray Five Years after the Devastating Wildfires
Notice bibliographique
Résumé
Background: Natural disasters adversely impact individuals living in places where they occur, resulting in emotional distress. The wildfire that occurred in Fort McMurray (FMM), Alberta in 2016 is no different. Objective: This study aims to identify the prevalence and predictors of Generalized Anxiety Disorder (GAD) symptoms in residents of FMM five years after the devastating wildfires. Methods: Data for the study were collected through a cross-sectional survey conducted online from the 24th of April to the 2nd of June 2021. A validated instrument, the GAD-7 scale, was used to collect information on anxiety. Results: This study involved 186 residents of FMM, of which the majority were females (85.5%), employed (94.1%), working at school boards (50.0%), and were either married, cohabiting, or partnered (71.0%). The prevalence of likely GAD among the study sample was 42.5%. Unemployed respondents were seventeen times more likely to develop GAD symptoms (OR = 16.62; 95% C.I. 1.23–223.67) while respondents who would like to receive mental health counseling were five times more likely to experience GAD symptoms (OR = 5.35; 95% C.I. 2.03–14.15). Respondents who suffered a loss of property because of the wildfire were two times more likely to develop GAD symptoms (OR = 2.36; 95% C.I. 1.01–22.62). Conclusion: Policymakers may mitigate GAD symptoms, particularly after natural disasters, by making long-term mental health counseling available and a key component of post-disaster management, and by investing in the social capital of the people to build resilience and support to deal with the post-disaster mental health effects.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».