Health impact of US military service in a large population-based military cohort: findings of the Millennium Cohort Study, 2001-2008
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Combat-intense, lengthy, and multiple deployments in Iraq and Afghanistan have characterized the new millennium. The US military's all-volunteer force has never been better trained and technologically equipped to engage enemy combatants in multiple theaters of operations. Nonetheless, concerns over potential lasting effects of deployment on long-term health continue to mount and are yet to be elucidated. This report outlines how findings from the first 7 years of the Millennium Cohort Study have helped to address health concerns related to military service including deployments. METHODS: The Millennium Cohort Study was designed in the late 1990s to address veteran and public concerns for the first time using prospectively collected health and behavioral data. RESULTS: Over 150,000 active-duty, reserve, and National Guard personnel from all service branches have enrolled, and more than 70% of the first 2 enrollment panels submitted at least 1 follow-up survey. Approximately half of the Cohort has deployed in support of operations in Iraq and Afghanistan. CONCLUSION: The Millennium Cohort Study is providing prospective data that will guide public health policymakers for years to come by exploring associations between military exposures and important health outcomes. Strategic studies aim to identify, reduce, and prevent adverse health outcomes that may be associated with military service, including those related to deployment.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».