Multivariate assessment of health-related quality of life in Canadian Armed Forces Veterans after transition to civilian life
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The goal of this study was to identify factors associated with the SF-12 Physical Component Summary (PCS) and Mental Component Summary (MCS) measures of health-related quality of life (HRQOL) in former Canadian Armed Forces (CAF) Veterans after transition to civilian life. Methods: Data were taken from the 2010 Survey on Transition to Civilian Life, a national computer-assisted telephone survey of CAF Regular Force personnel who released during 1998–2007. Multivariate linear regression models were developed using a variety of socio-economic, military, health, and disability characteristics. Results: Mean age was 46 years (range 20–67 y), and 12% of the participants were women. Higher age was associated with lower PCS but higher MCS scores. High ratings of mastery and high satisfaction with life were strongly associated with higher scores on both the PCS and the MCS. Most chronic physical health conditions were associated with poorer PCS scores, in particular chronic pain, musculoskeletal conditions, cancer, gastrointestinal conditions, hearing problems and, to a lesser degree, chronic mental health conditions. The only chronic condition associated with poorer MCS scores was presence of one or more mental health conditions. Both activity limitation in major life domains and needing assistance with activities of daily living were negatively associated with PCS scores, whereas only the latter was negatively associated with MCS scores. Discussion: The models suggested protective factors and identified characteristics of subgroups vulnerable to poor HRQOL after accounting for confounding. Findings can be used to identify those at high risk who may benefit from targeted interventions and to develop health promotion and prevention strategies for Canadian Armed Forces personnel in transition to civilian life.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».