Differences in Anxiety, Insomnia, and Trauma Symptoms in Wildfire Survivors from Australia, Canada, and the United States of America
Notice bibliographique
Résumé
Many survivors of wildfires report elevated levels of psychological distress following the trauma of wildfires. However, there is only limited research on the effects of wildfires on mental health. This study examined differences in anxiety, depression, insomnia, sleep quality, nightmares, and post-traumatic stress disorder (PTSD) symptoms following wildfires in Australia, Canada, and the United States of America (USA). One hundred and twenty-six participants from Australia, Canada, and the USA completed an online survey. The sample included 102 (81%) women, 23 (18.3%) men, and one non-binary (0.8%) individual. Participants were aged between 20 and 92 years (M age = 52 years, SD = 14.4). They completed a demographic questionnaire, the Disturbing Dream and Nightmare Severity Index (DDNSI), Generalized Anxiety Disorder Questionnaire (GAD-7), the Insomnia Severity Index (ISI), Patient Health Questionnaire (PHQ-9), the Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI), and PTSD Checklist (PCL-5). Results showed that participants from the USA scored significantly higher on the GAD-7 (p = 0.009), ISI (p = 0.003), and PCL-5 (p = 0.021) than participants from Australia and Canada. The current findings suggest a need for more international collaboration to reduce the severity of mental health conditions in Australia, Canada, and the USA.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,003 | 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) | 0,001 | 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 ».