Post-traumatic stress disorder and associated factors among soldiers retiring from active service in Uganda: Across sectional study
Notice bibliographique
Résumé
Background Post-traumatic stress disorder (PTSD) is one of the commonest mental health challenges among veterans and service members. However, studies on PTSD and its associated factors among military personnel in Uganda are limited. This study estimated the prevalence of PTSD and associated factors among soldiers retiring from active service in Uganda. Methods In this cross- sectional study we recruited 247 retiring soldiers and assessed for PTSD using the PTSD check list for DSM-5. We also collected information on socio-demographic characteristics including gender, age, number of years in military service, level of education, and marital status, alcohol use, drug use, exposure to life, childhood trauma, and depression. participants Results Of the 247 participants, 97% (n=239) were male, 47% (n=115), the average age was 46 (SD=8.03) years, and the average duration of military service was 22 (SD= 8.36) years. The prevalence of PTSD among study participants was 13% (n=32). The factors associated with PTSD were moderate to hazardous alcohol consumption (aOR=3.44; 95% CI = 1.27 -9.28; p=0.02) and depression (aOR= 6.19; 95% CI = 2.15 – 17.84; p=0.0010). Conclusion This study found a 13% prevalence of PTSD among retiring military personnel in Uganda, with depression and hazardous alcohol use significantly increasing its odds. These findings underscore the need for targeted mental health screening and intervention during the transition to civilian life, particularly addressing depression and alcohol use.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».