The challenges of leaving: Reintegration difficulties and negative mental health outcomes in UK Armed Forces Veterans residing in Northern Ireland
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Existing literature examining community reintegration and impacts on UK Veterans' mental health remains scarce. An understanding of this link is imperative because it could translate into appropriate service provision during this critical period and into the overall betterment of reintegration training and preparation for those transitioning out of the UK Armed Forces. This study aimed to explore several domains of community reintegration difficulties as predictors of several mental health outcomes (depression, anxiety, posttraumatic stress disorder [PTSD], problematic alcohol use) among a sample of 626 Northern Ireland Veterans. Methods: Data were collected through a cross-sectional health and well-being survey of Veterans (89.78% male) of the UK Armed Forces currently living in Northern Ireland (via the Northern Ireland Veteran Health & Wellbeing Survey). Regression models were used to explore both overall and sub-domain levels of community reintegration as predictors of depression, anxiety, PTSD, and problematic alcohol use. Results: Community reintegration difficulties (as a whole and at a sub-domain level) significantly predicted PTSD, depression, anxiety, and problematic alcohol use across both unadjusted and adjusted models. The sub-domain related to reintegration difficulties in interpersonal relationships was consistently associated with worse mental health outcomes. Discussion: This study is the first to examine the impact of community reintegration difficulties and mental health outcomes among the Northern Ireland Veteran population. Findings highlight that reintegration difficulties are a core predictor of several mental health outcomes, emphasizing the importance of viable and sustainable interventions to support successful community integration.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».