Families’ experiences of supporting Australian veterans to seek help for a mental health problem: a linked data analysis of national surveys with families and veterans
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Families play a critical role in supporting currently serving and transitioned veterans' wellbeing and help-seeking for mental health concerns; however, little is known about families' experiences. AIMS: This study used Australian national survey linked-data (n = 1217) from families (Family Wellbeing Study-FWS) and veterans (Mental Health Wellbeing Transition Study-MHWTS) to understand veteran-family help-seeking relationships. METHODS: Veterans' and family members' responses to mental health and help-seeking questions in FWS and MHWTS datasets from perspective of family members were cross-tabulated. Help-seeking support provided by family members was compared by veterans' probable disorder. RESULTS: Results highlighted high levels of involvement and continuous assistance provided by families. Two in three family members thought the veteran had probable mental health concerns although they have never been diagnosed or treated. Clear disparities between family and veteran perspectives regarding mental health concerns indicates the extent of non-treatment seeking in this population, missed opportunities for early intervention, and need for greater support to families to promote help-seeking. CONCLUSIONS: Encouraging help-seeking is complex for veteran families particularly where veterans' reluctance to seek help may lead to family relationship strain and conflict. Families need early information, support, and recognition by service agencies of the role of the family in encouraging help-seeking.
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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 | 0,005 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».