Associations among child abuse history, deployment‐related traumatic events, mental disorders, and suicidal behaviors in Canadian Regular Force personnel
Notice bibliographique
Résumé
Increasing attention has been focused on suicidal behavior among military personnel. Exposure to deployment-related traumatic events (DRTEs) and child abuse (CA) both have been associated with mental disorders and suicidal behaviors among military personnel. Thus, the primary objectives of this study were to examine (a) sex differences in CA history and DRTEs, past-year mental disorders, and past-year suicide-related outcomes and (b) independent, cumulative, and interactive effects of CA history and DRTEs on past-year mental disorders and suicide outcomes among Canadian military personnel. Data were from the representative Canadian Forces Mental Health Survey collected in 2013 (N = 8,161; response rate = 79.8%). The results indicated a high prevalence of trauma exposure, with sex differences noted for specific trauma types. Both CA history and DRTEs were strongly associated with mental disorders, CA history: aORs = 1.60-2.44; DRTEs; aORs = 1.67-3.88. Cumulative, but not interactive, effects were noted for the effects of CA history and DRTEs on most mental disorders. Associations between CA history and DRTEs on suicide outcomes were largely indirect via their impact on mental disorders. Information regarding the role of specific types of predeployment trauma on mental disorders and suicidal behavior can be used to develop more targeted prevention and intervention strategies aimed at improving the mental health of military personnel.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| 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) | 0,003 | 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 ».