Factors associated with well-being among treatment-seeking UK Veterans: A cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Comorbidity is the norm, rather than the exception, among UK treatment-seeking armed forces Veterans, who face a greater risk of experiencing mental health difficulties than the general UK population. Veterans may also experience poor overall well-being across various domains, including work-related challenges, loneliness, and instability in relationships. This study aimed to explore associations between mental ill health and mental well-being to add to the literature on the complexity of functioning and mental health presentations in clinical Veteran samples. Methods: A total of 428 UK Armed Forces Veterans (mean age 50.5 [SD 10.9] y) who received treatment for mental health difficulties at a UK Veteran mental health charity completed a survey that collected responses on the Warwick-Edinburgh Mental Well-being Scale measure of mental well-being, as well as a range of mental health and functioning outcomes. Results: Linear regression analysis revealed that well-being was significantly negatively associated with symptoms of anxiety and depression, symptoms of physical health difficulties, possible problems with anger, moral injury, and symptoms of posttraumatic stress disorder (PTSD) and complex PTSD. Functioning outcomes related to well-being were alcohol misuse, sleep problems, and loneliness. Alcohol misuse, sleep problems, and symptoms of loneliness were associated with lower well-being scores. Discussion: Implications of this pattern of relationships are discussed, including the potential benefits of a transdiagnostic and sub-clinical outcome measure for interventions targeting mental ill health, as well as positive mental health, 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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».