A longitudinal examination of suicidal behaviours among individuals with mental disorders in the Canadian Armed Forces
Notice bibliographique
Résumé
A high percentage of Canadian Armed Forces (CAF) members and veterans will be diagnosed with a mental disorder, and many also experience suicidal behaviours. This study examined demographic characteristics, potentially protective factors, and distal and proximal risk factors that may be related to suicidal behaviour (ideation, plans and attempts) over a 16-year period among CAF members and veterans who met criteria for a mental disorder at baseline. This study utilized data from the 2018 CAF Members and Veterans Mental Health Follow-up Survey (n = 2,941) with respondents from the 2002 Canadian Community Health Survey: Canadian Forces Supplement. Logistic regression analyses were conducted using subsamples with a lifetime diagnosis of a) major depressive episode, b) posttraumatic stress disorder, and c) any anxiety disorder (generalized, social phobia, panic) assessed with a structured diagnostic interview in 2002. Demographic characteristics at baseline associated with suicidal behaviour among most subsamples included age, environmental command, and rank. Risk factors at baseline and/or between 2002 and 2018 included prior suicidal behaviour, comorbid mental disorder, child maltreatment, self-medication and avoidance coping, work stress, number of and exposure to traumatic experiences, persistence/recurrence of mental disorder, current comorbid disorder, alcohol use disorder, having released from service, and number of deployment-associated experiences were associated with suicidal behaviour among most subsamples. Protective factors against suicidal behaviour at baseline and/or between 2002 and 2018 included problem-solving coping and social support. Findings identify characteristics of those with mental disorders who may be at greatest risk for developing suicidal behaviour and who need further interventions.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».