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Enregistrement W6903646162 · doi:10.1192/j.eurpsy.2023.1010

Psychological effects of PTSD and major depression following the wildfires in Fort McMurray: A fifth-year post-disaster study

2023· article· en· W6903646162 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevuePubMed Central · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePosttraumatic Stress Disorder Research
Établissements canadiensDalhousie UniversityUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDepression (economics)ChecklistMajor depressive disorderOccupational safety and healthPoison controlSuicide preventionInjury prevention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: As a result of the wildfire that engulfed Fort McMurray (FMM), Alberta, Canada in May 2016, over 90,000 residents were evacuated from the city. Approximately 2400 homes, or 10% of the housing stock, were destroyed in Fort McMurray. About 200,000 hectors of forest were destroyed by the fire, which reached into Saskatchewan. In the aftermath of a major disaster, a community’s infrastructure is disrupted, and psychological, economic, and environmental effects can last for many years. OBJECTIVES: Intensive research was conducted in Fort McMurray five years after the wildfire disaster to determine the prevalence of major depressive disorder (MDD) and post-traumatic stress disorder (PTSD) among residents of the community and to determine the demographic, clinical, and other risk factors of probable MDD and PTSD. METHODS: An online questionnaire administered via REDCap was used to collect data in a quantitative cross-sectional study between 24 April and 2 June 2021. Patients were asked to complete the Patient Health Questionnaire (PHQ-9) in order to assess the presence of symptoms associated with MDD. An assessment of likely PTSD in respondents was conducted using the PTSD Checklist for DSM-5 (PCL-C). In this study, descriptive, univariate, and multivariate regression analyses were conducted. RESULTS: Out of 249 people who accessed the survey link, 186 completed it (74.7% response rate). There was a median age of 42 among the subscribers. A majority of the sample consisted of 159 (85.5%) females; 98 (52.7%) over the age of 40; 136 (71%) in a relationship; and 175 (94.1%) employed. Our study sample had an overall prevalence of 45.0% (76) of MDD symptoms. The multivariate logistic regression model revealed four variables that were independently associated with MDD symptoms, including being unemployed, diagnosed with MDD, taking sedative-hypnotics, and willingness to receive mental health counseling. A total of 39.6% of our respondents (65) reported having likely PTSD. Three independent variables: received a mental health depression diagnosis from a health professional, would like to receive mental health counseling, and have only limited or no support from familycontributed significantly to the model for predicting likely PTSD among respondents while controlling the other factors in the regression model. CONCLUSIONS: The findings of this study indicate that unemployment, the use of sleeping pills, the presence of a previous depression diagnosis, and the willingness to seek mental health counseling are significant factors associated with the increase in the prevalence of MDD and PTSD following wildfires. Support from family members may prevent these conditions from developing. DISCLOSURE OF INTEREST: None Declared

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,581
Score d'incertitude au seuil0,832

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,316 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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