Child Maltreatment History, Deployment-Related Traumatic Events, and Past 12-Month Cannabis Use Among Veterans in Canada: Antécédents de maltraitance d'enfants, événements traumatisants liés au déploiement, et utilisation du cannabis dans les 12 derniers mois chez les anciens combattants du Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Cannabis use among veterans in Canada is an understudied public health priority. The current study examined cannabis use prevalence and the relationships between child maltreatment histories and deployment-related traumatic events (DRTEs) with past 12-month cannabis use including sex differences among Canadian veterans. METHOD: = 1,992). Five child maltreatment types and 9 types of DRTEs were assessed in relation to the past 12-month cannabis use. RESULTS: The prevalence of lifetime and past 12-month cannabis use was 49.4% and 16.7%, respectively. Females were less likely than males to report lifetime cannabis use (41.9% vs. 50.4%; odds ratio [OR] 0.71; 95% CI, - 0.59 to 0.86). No sex differences were noted for past 12-month cannabis use (14.1% vs. 17.0%; OR 0.80; 95% CI, 0.60 to 1.07). Physical abuse, sexual abuse, neglect, any child maltreatment, most individual DRTEs, and any DRTE were associated with increased odds of past 12-month cannabis use after adjusting for sociodemographic and military variables. Some models were attenuated and/or nonsignificant after further adjustments for mental disorders and chronic pain conditions. Sex did not statistically significantly moderate these relationships. Cumulative effects of having experienced both child maltreatment and DRTEs compared to DRTEs alone increased the odds of past 12-month cannabis use. Statistically significant interaction effects between child maltreatment history and DRTE on cannabis use were not found. CONCLUSIONS: Child maltreatment histories and DRTEs increased the likelihood of past 12-month cannabis use among Canadian veterans. A history of child maltreatment, compared to DRTEs, indicated a more robust relationship. Understanding the links between child maltreatment, DRTEs, and cannabis use along with mental disorders and chronic pain conditions is important for developing interventions and improving health outcomes among veterans.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».