Description of a longitudinal cohort to study the health of Canadian Veterans living in Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Social determinants of health are associated with the risk of disease and health services utilization. Understanding the distributions of sex, age, income, and other demographic variables in Canadian Veterans and how they change over time is necessary to optimize service delivery and enhance research validity. This study describes the demographic patterns over time and by age at release in an Ontario cohort of Canadian Armed Forces (CAF) and Royal Canadian Mounted Police (RCMP) Veterans following release. Methods: This is a retrospective cohort study using administrative healthcare data in Ontario from the Institute for Clinical Evaluative Sciences. Veterans were identified using codes housed at the Ministry of Health and Long-Term Care. A descriptive analysis of key demographic variables was presented and stratified by five-year time intervals following release (0–5 years, 5–10 years, 10–15 years, and 15–20 years) and age at release. Results: This cohort includes 23, 818 CAF and RCMP Veterans. At baseline, the average age of the cohort was 41, and 14% were female. Age-specific patterns of median community income and geographic location of residence were noted. In the first five years following release, younger Veterans had a lower income than older Veterans. The majority of older Veterans lived in the Ottawa and Kingston areas following release. Overall, the demographic profile of the cohort was stable over time. Discussion: We have identified a valuable resource to inform the development of relevant provincial public health policy and resource allocation for Veterans. The use of routinely collected healthcare data in Ontario will augment our current understanding of Veteran health in Canada.
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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 | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».