MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1973223490 · doi:10.3109/09638288.2014.947441

Disability correlates in Canadian Armed Forces Regular Force Veterans

2014· article· en· W1973223490 sur OpenAlexafffundabout
James M. Thompson, Tina Pranger, Jill Sweet, Linda VanTil, Mary Ann McColl, Markus Besemann, Colleen Shubaly, David Pedlar

Notice bibliographique

RevueDisability and Rehabilitation · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Performance
Établissements canadiensCanadian Armed ForcesDalhousie UniversityVeterans Affairs CanadaQueen's University
Organismes subventionnairesMinistère de la Défense NationaleCanadian Armed Forces
Mots-clésOddsMental healthPopulationGerontologyMedicineLogistic regressionQuality of life (healthcare)Odds ratioEnvironmental healthDemographyPsychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: This study was undertaken to inform disability mitigation for military veterans by identifying personal, environmental, and health factors associated with activity limitations. Method: A sample of 3154 Canadian Armed Forces Regular Force Veterans who were released during 1998–2007 participated in the 2010 Survey on Transition to Civilian Life. Associations between personal and environmental factors, health conditions and activity limitations were explored using ordinal logistic regression. Results: The prevalence of activity reduction in life domains was higher than the Canadian general population (49% versus 21%), as was needing assistance with at least one activity of daily living (17% versus 5%). Prior to adjusting for health conditions, disability odds were elevated for increased age, females, non-degree post-secondary graduation, low income, junior non-commissioned members, deployment, low social support, low mastery, high life stress, and weak sense of community belonging. Reduced odds were found for private/recruit ranks. Disability odds were highest for chronic pain (10.9), any mental health condition (2.7), and musculoskeletal conditions (2.6), and there was a synergistic additive effect of physical and mental health co-occurrence. Conclusions: Disability, measured as activity limitation, was associated with a range of personal and environmental factors and health conditions, indicating multifactorial and multidisciplinary approaches to disability mitigation.Implications for RehabilitationConsider activity limitations in all veterans with health problems, particularly women or veterans with current or lost marital relationship; post-secondary non-degree education; low income; junior non-commissioned member rank; high life stress; chronically painful conditions; musculoskeletal disorders; or mental health conditions.Comorbidity indicates the need for coordinated multidisciplinary care, especially between physical and mental health care services.Since disability is associated with psychosocial factors, service providers should be aware of the broad range of services and interventions available to mitigate disability in veterans.Do not be led astray by the absence of combat deployment history since disability occurs in former military personnel who have not deployed.

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)0,002
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 enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,075

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,352 · 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

Citations43
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueDisability and RehabilitationMême sujetOccupational Health and PerformanceTravaux en français237 207