Veterans in crisis: Describing the complexity of presentations to a mainstream UK Veterans’ mental health service
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Veterans may delay presentation to mental health services until they near or reach a crisis point. This study sought to understand the profiles of UK Veterans at or near crisis presenting to a Veterans' mental health service, for whom there is a paucity of data. Methods: Patient records for 177 Veterans presenting to and eligible for treatment by a specialist Veterans' mental health crisis service during the first year of its operation were accessed. Clinical presentation, factors contributing to crisis, and demographic data were extracted and analysed. Results: Veteran demographics were reflective of groups identified as being at higher risk for suicide and mental health crisis in the general population, primarily middle-aged (mean = 44.4 y) and male (93.8%). Veterans' reported mental health problems included a high prevalence of symptoms of anxiety and depression (68.4%), disordered sleep (67.2%), and posttraumatic stress disorder (PTSD; 62.1%). Psychosis was indicated to be more prevalent than among the general population. The most common reported crisis factors were suicidal ideation (85.3%), relationship strain (51.4%), and social isolation (49.7%). Reported mental health problems and crisis factors were highly comorbid. Discussion: Veterans at or near point of crisis presenting to Veteran-specific pathways in mainstream health care report a broad range of crisis factors and mental health problems. The range of presenting profiles suggest that broad-spectrum, whole-person wraparound care is suitable for addressing the needs of Veterans in crisis. Further work is required to ensure crisis services reach the whole Veteran community, including those at elevated risk.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».