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Enregistrement W2122157962 · doi:10.1503/cmaj.100244

Diagnoses and factors associated with medical evacuation and return to duty among nonmilitary personnel participating in military operations in Iraq and Afghanistan

2011· article· en· W2122157962 sur OpenAlexvenueno aff
Steven P. Cohen, Carlos V.R. Brown, Connie Kurihara, Adrian Plunkett, C. Nguyen, Scott A. Strassels

Notice bibliographique

RevueCanadian Medical Association Journal · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Department of Defense
Mots-clésMilitary personnelMedicineActive dutyDutyMusculoskeletal injuryMilitary medicineInjury preventionOccupational safety and healthPoison controlPhysical therapyMedical emergencyLawPathologyAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,849
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,293 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations11
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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