Problematic anger in a treatment‐seeking Canadian veteran population: Prevalence, assessment, and treatment implications
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Anger is a natural, adaptive emotion that is culturally accepted in military settings. Problematic anger (i.e., intense anger paired with significant distress and functional impairment linked to) is gaining attention in military and veteran populations. This study examined problematic anger in 882 Canadian Armed Forces personnel and veterans referred to a specialized mental health clinic. Intake assessments included measures of anger, psychological conditions, and military and demographic variables. Approximately 63% of participants reported problematic anger. Respondents who endorsed problematic anger had higher rates of posttraumatic stress disorder (PTSD) symptom severity, d = 1.06; depression, d = 0.82; anxiety symptom frequency, d = 0.94; and harmful drinking, d = 0.36 , p s < .001, compared to those who did not. Sequential linear regression analyses demonstrated that PTSD symptom severity, B adjusted = 0.18, 95% CI [0.16, 0.20], R 2 = .37, and anxiety symptom frequency, B adjusted = 0.55, 95% CI [0.49, 0.61], R 2 = .33, accounted for the largest proportion of the variance in problematic anger symptom severity. This is the first study to report on problematic anger in a Canadian military/veteran context, and the results suggest that almost two thirds of veterans endorsed problematic anger, which is higher than previously reported prevalence rates. This study is a starting point for better understanding risk and vulnerability factors for problematic anger among Canadian military personnel and veterans and clarifying the associations among problematic anger, PTSD, and anxiety symptoms. Implementing standardized screening for problematic anger may improve diagnostic precision, treatment planning, and outcomes.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».