Pain in Canadian Veterans: Analysis of Data from the Survey on Transition to Civilian Life
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Little is known about the prevalence of chronic pain among Veterans outside the United States. OBJECTIVE: To describe the prevalence of chronic pain and associated sociodemographic, health behaviour, employment⁄income, disability, and physical and mental health factors in Canadian Veterans. METHODS: The 2010 Survey on Transition to Civilian Life included a nationally representative sample of 3154 Canadian Armed Forces Regular Force Veterans released from service between 1998 and 2007. Data from a telephone survey of Veterans were linked with Department of National Defence and Veterans Affairs Canada administrative databases. Pain was defined as constant⁄reoccurring pain (chronic pain) and as moderate/severe pain interference with activities. RESULTS: Forty-one percent of the population experienced constant chronic pain and 23% experienced intermittent chronic pain. Twenty-five percent reported pain interference. Needing help with tasks of daily living, back problems, arthritis, gastrointestinal conditions and age ≥ 30 years were independently associated with chronic pain. Needing help with tasks of daily living, back problems, arthritis, mental health conditions, age ≥ 30 years, gastrointestinal conditions, low social support and noncommissioned member rank were associated with pain interference. CONCLUSIONS: These findings provide evidence for agencies and those supporting the well-being of Veterans, and inform longitudinal studies to better understand the determinants and life course effects of chronic pain in military Veterans.
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 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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 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) | 0,002 | 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 ».