Diagnoses and factors associated with medical evacuation and return to duty among nonmilitary personnel participating in military operations in Iraq and Afghanistan
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Nonmilitary personnel play an increasingly critical role in modern wars. Stark differences exist between the demographic characteristics, training and missions of military and nonmilitary members. We examined the differences in types of injury and rates of returning to duty among nonmilitary and military personnel participating in military operations in Iraq and Afghanistan. METHODS: We collected data for nonmilitary personnel medically evacuated from military operations in Iraq and Afghanistan between 2004 and 2007. We compared injury categories and return-to-duty rates in this group with previously published data for military personnel and identified factors associated with return to duty. RESULTS: Of the 2155 medically evacuated nonmilitary personnel, 74.7% did not return to duty. War-related injuries in this group accounted for 25.6% of the evacuations, the most common causes being combat-related injuries (55.4%) and musculoskeletal/spinal injuries (22.9%). Among individuals with non-war-related injuries, musculoskeletal injuries accounted for 17.8% of evacuations. Diagnoses associated with the highest return-to-duty rates in the group of nonmilitary personnel were psychiatric diagnoses (15.6%) among those with war-related injuries and noncardiac chest or abdominal pain (44.0%) among those with non-war-related injuries. Compared with military personnel, nonmilitary personnel with war-related injuries were less likely to return to duty (4.4% v. 5.9%, p = 0.001) but more likely to return to duty after non-war-related injuries (32.5% v. 30.7%, p = 0.001). INTERPRETATION: Compared with military personnel, nonmilitary personnel were more likely to be evacuated with non-war-related injuries but more likely to return to duty after such injuries. For evacuations because of war-related injuries, this trend was reversed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».