Vivre auprès de vétérans atteints de TSPT : une étude qualitative des expériences des partenaires féminines de vétérans britanniques
Bibliographic record
Abstract
Introduction : Le risque accru d’un fardeau émotionnel des partenaires des vétéran(e)s militaires avec des problèmes de santé mentale a été identifié. Cette étude visait à explorer les expériences et les besoins des conjointes de vétérans qui demandent de l’aide. Méthodologie : Notre échantillon qui comprenait huit conjointes a été établi à partir d’une population de vétérans demandant de l’aide et qui recevaient des traitements pour l’état de stress post-traumatique (ESPT). Les auteur(e)s ont recueilli des données qualitatives en utilisant une grille d’entrevue semi-structurée. Résultats : Les thèmes principaux « les grands défis », « le type de soutien désiré » et « les obstacles au soutien » ont tous été définis selon des sous-thèmes. Les grands défis ont été définis par le recours aux thèmes suivants : l’inégalité dans la relation, l’absence de cohérence dans leur propre identité, un environnement volatile et la détresse émotionnelle, ainsi que l’isolement. Le type de soutien désiré a été décrit par les thèmes pratiques qui se portent sur l’amélioration, le partage avec les autres expert(e)s et un soutien adapté à la partenaire. Les défis au soutien ont été décrits par les thèmes de restrictions de barrière pratique et des ambivalences des autres groupes. Discussion : Cette étude a décrit les défis vécus par les partenaires de vétéran(e)s avec des troubles de santé mentale. Les interventions pour cette population doivent prendre en considération leur besoin individuel, se concentrer sur les techniques pratiques et tenir compte des limites pratiques.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.007 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".