Discontinuation of mental health treatment among Canadian military personnel
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Mental health problems are prevalent among Canadian Armed Forces (CAF) personnel. Despite ongoing efforts to promote mental health help seeking, treatment non-completion remains an overlooked issue in military settings. This study sought to provide estimates of past-year mental health treatment discontinuation among active CAF personnel, common reasons for discontinuation, and factors associated with treatment non-completion. Methods: Data from a nationally representative, cross-sectional mental health survey of active CAF Regular Force (RegF; n = 6,696) and Reserve Force (ResF; n = 1,469) personnel were analyzed. Predictors of treatment non-completion were examined using a series of logistic regressions. Results: Among RegF members, 20.8% sought mental health treatment in the past year. Of this sub-group, 38.4% discontinued all forms of treatment within the same year. Notably, only 26.6% of those who discontinued reported doing so because they completed the recommended course of treatment. Similar patterns were found among ResF personnel. Among RegF members, higher education, being married or in a common-law relationship, being a senior non-commissioned member, having a history of childhood maltreatment, and lower social support were associated with an increased likelihood of treatment non-completion. Common reasons for non-completion included feeling better, thinking treatment was not helping, and not being comfortable with the approach. Discussion: This study highlights the complexities of military mental health services provision and offers the first nationally representative analysis of treatment discontinuation in a Canadian military population. Recognizing the reasons for treatment discontinuation may enable future initiatives designed to enhance treatment completion among active military personnel.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».