Health Care Utilization Behavior of Veterans Who Deployed to Afghanistan and Iraq
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Previous assessments of Afghanistan/Iraq Veterans have lacked a systematic overview of all injury and illness experiences captured by the Veterans Health Administration (VHA) health care services. In this initial study, we quantify the health care utilization behavior of eligible Veterans and describe the level and type of usage among them. METHODS: A roster of service members who have served in Afghanistan/Iraq and became eligible for VHA care between 2002 and 2010 and their corresponding administrative VA medical encounter data were abstracted from the VHA Office of Public Health Operation Enduring Freedom/Operation Iraqi Freedom/Operation New Dawn Health Surveillance System. RESULTS: Between 2002 and 2010, approximately 55% of eligible Veterans accessed VHA health care. Higher utilization was observed among Veterans 50 years of age and older compared to younger Veterans. Higher utilization was also observed among Veterans with increasing cumulative deployment time. Mental disorder diagnostic codes accounted for the greatest number of visits per Veteran. CONCLUSIONS: Veterans with mental health diagnoses may need a different level of care than other VHA users. Other service factors associated with utilization require further research to better understand the underlying relationship. Current observed results may be reflective of future expected utilization patterns and may assist in resource planning and 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) | 0,000 | 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 ».