Military Occupational Outcomes in Canadian Armed Forces Personnel with and without Deployment-Related Mental Disorders
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Mental disorders are common in military organizations, and these frequently lead to functional impairments that can interfere with duties and lead to costly attrition. In Canada, the military mental health system has received heavy investment to improve occupational outcomes. We investigated military occupational outcomes of diagnosed mental disorders in a cohort of 30,513 personnel who deployed on the Afghanistan mission. METHODS: Cohort members were military personnel who deployed on the Afghanistan mission from 2001 to 2008. Mental disorder diagnoses and their attribution to the Afghanistan mission were ascertained via medical records in a stratified random sample (n = 2014). Career-limiting medical conditions (that is, condition-associated restrictions that reliably lead to medically related attrition) were determined using administrative data. Outcomes were assessed from first Afghanistan-related deployment return. RESULTS: At 5 years of follow-up, the Kaplan-Meier estimated cumulative fraction with career-limiting medical conditions was 40.9% (95% confidence interval [CI] 35.5 to 46.4) among individuals with Afghanistan service-related mental disorders (ARMD), 23.6% (CI 15.5 to 31.8) with other mental disorders, and 11.1% (CI 8.9 to 13.3) without mental disorders. The adjusted Cox regression hazard ratios for career-limiting medical condition risk were 4.89 (CI 3.85 to 6.23) among individuals with ARMD and 2.31 (CI 1.48 to 3.60) with other mental disorders, relative to those without mental disorders. CONCLUSIONS: Notwithstanding the Canadian military's mental health system investments, mental disorders (particularly ARMD) still led to a high risk of adverse military occupational outcomes. Such investments have intrinsic value but may not translate into reduced medically related attrition without improvements in prevention and treatment effectiveness.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».