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Enregistrement W2328749111 · doi:10.3138/jmvfh.3379

Transitioning from military to civilian life: the role of mastery and social support

2016· article· en· W2328749111 sur OpenAlexaffvenueabout
Krystal K. Hachey, Kerry Sudom, Jill Sweet, Mary Beth MacLean, Linda VanTil

Notice bibliographique

RevueJournal of Military Veteran and Family Health · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueResilience and Mental Health
Établissements canadiensVeterans Affairs CanadaDepartment of National Defence
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOrdered logitOrdinal regressionOddsOdds ratioLogistic regressionMental healthSocial supportPsychologyLife satisfactionSample (material)DemographyPopulationConfidence intervalGerontologyQuality of life (healthcare)Ordinal dataSocial psychologyMedicinePsychiatryStatisticsSociologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: The Survey on Transition to Civilian Life (STCL) was created to measure the adjustment outcomes of recently released Canadian Armed Forces (CAF) members. The survey was administered to a sample of CAF regular force members released from 1998 to 2007. The aim of the current study was to examine resources that promote the successful adjustment to civilian life. Specifically, the goal was to conduct a secondary analysis of the STCL that examined the roles of mastery and social environment (that is, community belonging and satisfaction with support) in the transition to civilian life, as well as how these variables correlate with health and life stress. Methods: The sample data were used to conduct Kendall's tau correlations. Prevalence estimates, 95 per cent confidence intervals, and ordinal logistic regressions were conducted using weighted data that accounted for the complex survey design to ensure findings were representative of the sampled veteran population. Results: Ordinal logistic regression results revealed that mastery, satisfaction with types of social support (friends and family), and a sense of community belonging acted as potential protective factors that were associated with easier adjustment to civilian life for Veterans with physical health conditions, mental health conditions, and higher levels of life stress. The first model showed that the odds of an easier adjustment were lower for those who were more stressed (adjusted odds ratio [AOR]=0.13), self-reported a physical health condition (AOR=0.53), and self-reported a mental health condition (AOR=0.23). The second model revealed that the odds of an easier adjustment were lower for those Veterans dissatisfied with their family relationships (AOR=0.42) and their relationships with friends (AOR=0.47) and those with a very weak sense of community belonging (AOR=0.39), and they were higher among those with high levels of mastery (AOR=3.93). Discussion: The results of this study point to the importance of personal characteristics and aspects of the social environment in the adjustment to civilian life among military veterans. As well, ensuring a successful adjustment to civilian life may lead to better outcomes, such as enhanced mastery, following transition.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,894
Score d'incertitude au seuil0,314

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,305 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations44
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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