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Enregistrement W4385669385 · doi:10.1192/j.eurpsy.2023.645

Prevalence and Correlates of Low Resilience: Aftermath of the Fort McMurray Wildfire Disaster

2023· article· en· W4385669385 sur OpenAlexaffabout
Medard Kofi Adu, Ejemai Eboreime, Reham Shalaby, Adegboyega Sapara, Belinda Agyapong, Gloria Obuobi-Donkor, Wei Mao, Ewurama D.A. Owusu, Folajinmi Oluwasina, Hannah Pazderka, Vincent I. O. Agyapong

Notice bibliographique

RevueEuropean Psychiatry · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueResilience and Mental Health
Établissements canadiensUniversity of AlbertaDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLogistic regressionUnivariatePsychological resilienceDepression (economics)Resilience (materials science)PsychologyMental healthAnxietyNatural disasterDemographyGeographyEnvironmental healthMedicinePsychiatryStatisticsMultivariate statisticsSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction The Fort McMurray wildfire (2016) was one of the most expensive and devastating natural disasters that ever happened in the history of Canada. According to the Insurance Bureau of Canada (2016), the cost of this disaster was estimated at USD 3.6 billion in insured losses. Despite the fundamental role of resilience in the daily functioning of individuals in the form of a protective shield that ameliorates the devastating impact of disasters on their mental well-being, to date, the long-term impact of wildfires on resilience and its associated predictors of low resilience has not been well studied and evaluated. Objectives The study aimed to enhance the understanding of the psychological impact of wildfires through the evaluation of the prevalence and predictors of resilience among the affected residents of Fort McMurray five years after the devastating wildfires. Methods This study applied a cross-sectional survey design which was used to gather quantitative data through an online-based self-administered questionnaire. The surveys included standardized rating scales for resilience (BRS), depression (PHQ-9), anxiety disorder (GAD-7), and post-traumatic stress disorder (PTSD) (PCL-C) was used to measure the prevalence of resilience and its demographic, clinical, as well as wildfire-related predictors. The data collection spanned between April and June of 2021. Data were analyzed using the Statistical Package for Social Sciences (SPSS) version 25 and univariate analysis with done using a chi-squared test and binary logistic regression analysis. Results A total of 249 residents accessed the online survey and 186 completed the survey. Therefore, there was a response rate of 74.7%. Most of the respondents were females (85.5%, 159), above 40 years of age (81.6%, 80), employed (94.1%, 175), and in a relationship (71%, 132). The study identified two variables, thus having PTSD symptoms (OR = 2.85; 95% CI: 1.06–7.63), and the age of respondents significantly predicted low resilience in our sample. The prevalence of low resilience in our sample was found to be about 37.4%. Conclusions The study finding demonstrated that age and the presence of PTSD were the independent significant risk factors associated with low resilience in the affected population of Fort McMurray five years after the devastating wildfire disaster. This result further provides new information about the association between resilience, demographic, and clinical characteristics while adding to the rising body of evidence on the benefits of resilience in individuals during and after disasters. However, further research is needed to enhance understanding of the pathways to Disclosure of Interest None Declared

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,828
Score d'incertitude au seuil0,343

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,295 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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