Furthering Our Understanding of Post-Traumatic Mental Health Conditions and Intimate Relationship Outcomes in Veterans of the Wars in Afghanistan and Iraq
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Although there has been substantial research on post-traumatic stress disorder and its commonly comorbid conditions, the unique associations among these mental health symptoms and relationship adjustment have not been investigated. The purpose of this paper is to extend understanding of the associations among PTSD and relationship adjustment for female and male veterans, as well as to account for the impact of comorbid symptoms of depression and problematic alcohol use in a large sample. METHOD: = 1122 men and 1203 women) veterans of the wars in Iraq and Afghanistan from a larger study exploring wartime experiences and post-deployment adjustment. Chi-square analyses and regressions tested the associations among mental health symptoms (PTSD symptom severity, depressive symptoms, and problematic alcohol use) and relationship status and adjustment. RESULTS: For both men and women, those with probable PTSD were less likely to be in an intimate relationship than those without probable PTSD, and those in intimate relationships had lower PTSD symptom severity compared with those not in intimate relationships. However, when accounting for PTSD, depression, and problematic alcohol use simultaneously, only depression emerged as a significant negative predictor of relationship adjustment. CONCLUSIONS: Shared variance among these common post-traumatic mental health conditions comorbidities may be most responsible for PTSD's negative association with relationship adjustment. Unique remaining variance of depression is also negatively associated with relationship adjustment. Treatment implications of these findings for individual and couple therapy post-trauma are provided.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».