Prevalence and Correlates of Military Sexual Trauma in Service Members and Veterans: Results From the 2018 Canadian Armed Forces Members and Veterans Mental Health Follow-up Survey
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Military sexual trauma (MST) is an ongoing problem. We used a 2002 population-based sample, followed up in 2018, to examine: (1) the prevalence of MST and non-MST in male and female currently serving members and veterans of the Canadian Armed Forces, and (2) demographic and military correlates of MST and non-MST. METHODS: Data came from the 2018 Canadian Armed Forces Members and Veterans Mental Health Follow-up Survey (n = 2,941, ages 33 years + ). Individuals endorsing sexual trauma were stratified into MST and non-MST and compared to individuals with no sexual trauma. The prevalence of lifetime MST was computed, and correlates of sexual trauma were examined using multinomial regression analyses. RESULTS: The overall prevalence of MST was 44.6% in females and 4.8% in males. Estimates were comparable between currently serving members and veterans. In adjusted models in both sexes, MST was more likely among younger individuals (i.e., 33-49 years), and MST and non-MST were more likely in those reporting more non-sexual traumatic events. Among females, MST and non-MST were more likely in those reporting lower household income, non-MST was less likely among Officers, and MST was more likely among those with a deployment history and serving in an air environment. Unwanted sexual touching by a Canadian military member or employee was the most prevalent type and context of MST. INTERPRETATION: A high prevalence of MST was observed in a follow-up sample of Canadian Armed Forces members and veterans. Results may inform further research as well as MST 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».