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Enregistrement W4313893838 · doi:10.3138/jmvfh-2022-0009

Awareness of and willingness to access support among UK military personnel who reported a mental health difficulty

2023· article· en· W4313893838 sur OpenAlexvenueno aff
Amy Mills, Nicola T. Fear, Sharon A. M. Stevelink

Notice bibliographique

RevueJournal of Military Veteran and Family Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Treatment and Access
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKing's College LondonNational Institute for Health and Care ResearchU.S. Department of Defense
Mots-clésMental healthMilitary personnelService personnelService (business)Service memberMedicineNursingPsychologyBusinessPsychiatryMarketingPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Being aware of and willing to access mental health services are important first steps in help-seeking behaviour. However, evidence suggests that UK armed forces personnel are not always aware of or willing to access sources of mental health support. This study explored which sources of support UK armed forces personnel are most aware of, and willing to use, for a self-reported mental health problem and the possible differences between serving and ex-serving personnel. Methods: Data were taken from a cross-sectional study of 1,432 UK serving and ex-serving personnel who had self-reported a mental health, stress, or emotional problem in the past three years. Results: Military personnel, irrespective of serving status, were most aware of, and willing to access, formal medical services. In contrast, there was a low awareness of and willingness to use ex-serving-specific support services among ex-serving personnel. Discussion: Future service delivery and policy should focus on improving the variety of sources of support that ex-serving personnel are aware of, and willing to use, to enable them to make informed choices about where to seek help if needed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,083
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,324 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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