Postmilitary Adjustment to Civilian Life: Potential Risks and Protective Factors
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Adjustment to civilian life in Canadian veterans after release from military service has not been well studied. OBJECTIVES: The objectives of this study were: (1) to explore dimensions of postmilitary adjustment to civilian life and (2) to identify demographic and military service characteristics associated with difficult adjustment. DESIGN: Data were analyzed from a national sample of 3,154 veterans released from the regular Canadian Forces during 1998 to 2007 in a cross-sectional survey conducted in 2010 called the Survey on Transition to Civilian Life. METHODS: The prevalence of difficult adjustment to civilian life for selected characteristics was analyzed descriptively, and confidence intervals were calculated at the 95% level. Multivariable logistic regression analysis was used to identify characteristics available at the time of release that were associated with difficult adjustment. RESULTS: The prevalence of difficult adjustment to civilian life was 25%. Statistically significant differences were found across indicators of health, disability, and determinants of health. In multivariable regression, lower rank and medical, involuntary, mid-career, and Army release were associated with difficult adjustment, whereas sex, marital status, and number of deployments were not. LIMITATIONS: Findings cannot be generalized to all veterans because many characteristics were self-reported, important characteristics may have been omitted, and causality and association among health, disability, and determinants of health characteristics could not be determined. CONCLUSIONS: Postmilitary adjustment to civilian life appears to be multidimensional, suggesting the need for multidisciplinary collaboration between physical therapists and other service providers to mitigate difficult transition. Potential risk and protective factors were identified that can inform interventions, outreach strategies, and screening activities, as well as further research.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».