Adaptation in Young Military Recruits: Protocol for the Advancing Research on Mechanisms of Resilience (ARMOR) Prospective Longitudinal Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Military services provide a unique opportunity for studying resilience, a dynamic process of successful adaptation (ie, doing well in terms of functioning and symptoms) in response to significant adversity. Despite the tremendous interest in positive adaptation among military service members, little is known about the processes underlying their resilience. Understanding the neurobiological, cognitive, and social mechanisms underlying adaptive functioning following military stressor exposure is essential for enhancing the resilience of military service members. OBJECTIVE: The primary objective of the Advancing Research on Mechanisms of Resilience (ARMOR) longitudinal study is to characterize the trajectories of positive adaptation among young military recruits in response to basic combat training (BCT), a well-defined, uniform, and 10-week period of intense stress (aim 1), and identify promotive and protective processes contributing to individual variations in resilience (aim 2). The secondary objective is to investigate the pathways by which neurobehavioral markers of self-regulation assessed using electroencephalography and magnetic resonance imaging contribute to adaptive trajectories (aim 3). METHODS: ARMOR is an ongoing, prospective longitudinal cohort study of young military recruits who recently joined the National Guard but have not yet shipped out for BCT. Participants (N=1201) are assessed at 5 time points over the initial >2 years of military service beginning before BCT (baseline) and followed up at 2 weeks and 6, 12, and 18 months after BCT. Participants complete web-based questionnaires assessing vulnerability and protective factors, mental health, and socioemotional functioning at each time point and a battery of neurocognitive tests at time 0. A subset of participants also complete structured diagnostic interviews and additional self-report measures and perform neurobehavioral tasks before and after BCT during electroencephalography sessions and before BCT only during magnetic resonance imaging sessions. RESULTS: This UG3/UH3 project was initially funded in August 2017, with the UG3 pilot work completed at the end of 2018. The UH3 phase of the project was funded in March 2019. Study enrollment for the UH3 phase began on April 14, 2019, and ended on October 16, 2021. A total of 1201 participants are enrolled in the study. Follow-up data collection for the UH3 phase is ongoing and projected to continue through February 2024. We will disseminate the findings through conferences, webinars, open access publications, and communications with participants and stakeholders. CONCLUSIONS: The ARMOR study provides a rich data set to identify the predictors and mechanisms of resilient and nonresilient outcomes in the context of military stressors, which are intended to empirically inform the development of prevention and intervention strategies to enhance the resilience of military trainees and potentially other young people facing significant life challenges. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/51235.
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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 | 0,020 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,035 | 0,010 |
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 ».