PREVALENCE OF POSTTRAUMATIC STRESS DISORDER AMONG CURRENT AND FORMER MEMBERS OF THE CANADIAN ARMED FORCES
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This study aims to synthesize the literature regarding the prevalence of posttraumatic stress disorder (PTSD) among current and former members of the Canadian Armed Forces (CAF). Methods: We searched EMBASE, MEDLINE, PsycINFO, and CINAHL from inception until June 2024 for studies reporting on the prevalence of PTSD among Canadian military personnel and veterans. We performed a Freeman-Tukey double arcsine transformation to stabilize the variance and then pooled the prevalence of PTSD across studies using a random-effects model. We assessed the credibility of subgroup effects using the Instrument to Assess the Credibility of Effect Modification Analyses (ICEMAN) tool. We used the Grading of Recommendations, Assessment, Development, and Evaluation (GRADE) approach to assess the certainty of evidence. Results: We included 34 observational studies. The pooled prevalence of PTSD was 35.5%, however we found evidence of credible subgroup effects based on representativeness of the study population, and proportion of veterans included. High certainty evidence from 10 representative studies (n=58,060) suggests the prevalence of PTSD among active CAF members is 5.8% (95% CI: 4.1 to 7.8%). Moderate certainty evidence from 7 representative studies (n=13,194) suggests the prevalence of PTSD is probably 15.4% (95% CI: 7.5–25.4%) among CAF veterans. Conclusions: We found high certainty evidence that 6 in every 100 CAF members live with PTSD, and moderate certainty evidence that 15 in every 100 Canadian veterans live with PTSD. These findings highlight the need for PTSD screening and access to care for current and former CAF members, and further research to identify evidence-based care.
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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 | 0,042 | 0,188 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,025 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».