Hitting the wall: The impact of barriers to care and cumulative trauma exposure on PTSD among Northern Ireland Veterans
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Seeking treatment for posttraumatic stress disorder (PTSD) distress can be complicated by a variety of internal and external factors that prevent an individual from seeking care and treatment while distress worsens. This is especially true for hidden populations with an extensive trauma history, such as UK Armed Forces Veterans residing in Northern Ireland. This study aimed to determine the contribution of barriers to care and cumulative trauma exposure to the severity of PTSD symptomatology, the extent of that contribution, and whether variance existed in the specific types of barriers. Methods: Data from 657 Veterans residing in Northern Ireland (90.6% male) taken from the Northern Ireland Veterans Health and Wellbeing Study were used in a series of regression models to explore the relationships among cumulative trauma exposure, barriers to care, specific barrier types, and PTSD symptomatology. Results: Overall barriers to care and cumulative trauma exposure predicted PTSD (β = 0.385), as did, to a lesser degree, logistical barriers (β = 0.348), trust barriers (β = 0.258), and stigmatic barriers (β = 0.298). Discussion: The accumulation of multiple trauma exposures and experiences is strongly associated with PTSD symptomatology, with barriers to care having a significant impact on distress. Overall barriers, specific subtypes of barriers, and trauma contributed to PTSD in this population of UK Armed Forces Veterans residing in Northern Ireland.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».