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.
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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 | 0,029 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».