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Enregistrement W4367833902 · doi:10.1177/07067437221147425

Mental Health of Royal Canadian Mounted Police at the Start of the Cadet Training Program

2023· article· en· W4367833902 sur OpenAlexafffundvenueabout
R. Nicholas Carleton, Laleh Jamshidi, Kirby Q. Maguire, Lisa M. Lix, Sherry H. Stewart, Tracie O. Afifi, Jitender Sareen, Katie L. Andrews, Nicholas A. Jones, Jolan Nisbet, Shannon Sauer‐Zavala, J. Patrick Neary, Alain Brunet, Gregory P. Krätzig, Amber J. Fletcher, Taylor A. Teckchandani, Terence M. Keane, Gordon J. G. Asmundson

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Psychiatry · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePosttraumatic Stress Disorder Research
Établissements canadiensDalhousie UniversityCanadian Institute for Public Safety Research and TreatmentUniversity of ManitobaUniversity of Regina
Organismes subventionnairesRoyal Canadian Mounted PoliceGovernment of CanadaUniversity of Regina
Mots-clésCadetMental healthPopulationPsychiatryMedicinePsychologyClinical psychologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective Serving Royal Canadian Mounted Police (RCMP) have screened positive for one or more mental disorders based on self-reported symptoms with substantial prevalence (i.e., 50.2%). Mental health challenges for military and paramilitary populations have historically been attributed to insufficient recruit screening; however, cadet mental health when starting the Cadet Training Program (CTP) was unknown. Our objective was to estimate RCMP Cadet mental health when starting the CTP and test for sociodemographic differences. Method Cadets starting the CTP completed a survey assessing self-reported mental health symptoms ( n = 772, 72.0% male) and a clinical interview ( n = 736, 74.4% male) with a clinician or supervised trainee using the Mini-International Neuropsychiatric Interview to assess current and past mental health. Results The percentage of participants screening positive for one or more current mental disorders based on self-reported symptoms (15.0%) was higher than the diagnostic prevalence for the general population (10.1%); however, based on clinical interviews, participants were less likely to screen positive for any current mental disorder (6.3%) than the general population. Participants were also less likely to screen positive for any past mental disorder based on self-report (3.9%) and clinical interviews (12.5%) than the general population (33.1%). Females were more likely to score higher than males (all ps<.01; Cohen's ds .23 to .32) on several self-report mental disorder symptom measures. Conclusions The current results are the first to describe RCMP cadet mental health when starting the CTP. The data evidenced a lower prevalence of anxiety, depressive, and trauma-related mental disorders than the general population based on clinical interviews, contrasting notions that more rigorous mental health screening would reduce the high prevalence of mental disorders among serving RCMP. Instead, protecting RCMP mental health may require ongoing efforts to mitigate operational and organizational stressors.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,613
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,076
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,313 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations21
Publié2023
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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