Exploring the Impact of 2023 Wildfires on Generalized Anxiety Disorder Symptoms among Residents in Alberta and Nova Scotia
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Raging wildfires are rising in diverse areas, leading to significant environmental and psychological repercussions that are drawing growing concern. Objectives This study seeks to assess the prevalence of likely Generalized Anxiety Disorder (GAD) and investigate the factors contributing to its occurrence amidst the wildfires in Alberta and Nova Scotia. Methods Data were collected online through a cross-sectional survey from May 14 to June 23, 2023. Alberta and Nova Scotia participants self-subscribe to the program by texting ‘HopeAB’ or ‘HopeNS’ to a designated short code, respectively. The GAD-7 validated scale assessed likely GAD symptoms among the participants. Results There were 298 respondents in this study, with a majority residing in Alberta/Nova Scotia areas affected by recent wildfires (62.3%). Among the respondents, 41.9% were likely to experience Generalized Anxiety Disorder (GAD) symptoms. Those living in regions recently impacted by wildfires in Alberta/Nova Scotia were found to be twice as likely to have GAD symptoms, with an odds ratio of 2.4 and a confidence interval of 95% ranging from 1.3 to 4.3. Conclusions The study’s findings highlight a relationship between living in areas affected by wildfires and the likelihood of experiencing generalized anxiety disorder (GAD). Exploring potential predictors through additional research could aid in developing strategies to alleviate the mental health impact of natural disasters. Disclosure of Interest None Declared
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».