Conditional probability of posttraumatic stress disorder in the Canadian Armed Forces: A longitudinal study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Posttraumatic stress disorder (PTSD) can be impacted by the type of trauma exposure. This is important to consider when evaluating the likelihood of having PTSD among Canadian veterans, which previous literature has not examined. The aim of this study was to: 1) Examine the prevalence and conditional probability of PTSD over a 16 year period by trauma type, differentiating by sex, and 2) Explore this relationship by worst trauma type. METHODS: We examined the prevalence of PTSD by sex among those with any exposure to 26 traumatic events, and used logistic regressions to examine trauma type and PTSD. The conditional probability of having PTSD over the 16-year follow-up period (2002-2018) and in the past year was calculated using population attributable fractions (PAFs). Identical analyses were used to examine the conditional probability of PTSD related to a self-reported 'worst event'. RESULTS: Over the 16-year follow-up, we found that males showed higher conditional likelihood of developing PTSD from exposure to sexual trauma while females showed a higher conditional likelihood of developing PTSD from exposure to an accidentrelated trauma. For the probability of PTSD conditional on the worst event, accidentrelated or sexual trauma in females, and sexual and deployment-related trauma in males showed the highest PAF and strongest relationship. CONCLUSION: This research supports differences in PTSD prevalence depending on the type of traumatic exposure. Importantly, different patterns of conditional probability of PTSD emerged by sex. These findings can provide important information for mental health providers within the military treating multiple traumas.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».