Prevalence of hearing problems among Canadian Armed Forces Veterans: Life After Service Studies
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Although hearing impairment is a known hazard of military service, there is limited prevalence data for Canadian Armed Forces (CAF) Veterans. Using two self-report methods in the 2010 and 2013 Life After Service Studies (LASS), this study compared hearing problem prevalence in Veterans and in the general Canadian population. Methods: Self-reported hearing problems were measured in Regular Force Veterans using a question adapted from the Participation and Activity Limitation Survey (PALS) in LASS 2010 and the Health Utilities Index Mark 3 (HUI3) in LASS 2013. Prevalence was compared to the general population using the 2013 Canadian Community Health Survey (CCHS) and to Veterans Affairs Canada audiometry-based disability benefits assessment for service-related hearing loss and tinnitus. Results: Hearing problem prevalence was 27.8% (26.3–29.4%) using the adapted PALS question in 2010 and 8.5% (7.4%–9.8%) using the HUI3 module in 2013. The prevalence of hearing problems in the general population using HUI3 after adjusting CCHS data for age and sex to match the Veterans was 2.0% (1.8–2.2%). Hearing problem prevalence in those aged 20–49 was higher in Veterans using PALS (21.1%, 19.4–23.0%) and HUI3 (4.7%, 3.6–6.3%) than in the general Canadian population (1.0%, 0.7–1.3%). Discussion: Self-reported hearing problems are more prevalent in CAF Veterans than the general population, prevalence varies considerably with the measurement instrument used. Veterans who did not have disability benefits for ear diagnoses reported hearing problems. Implications are discussed for services and research aimed at the prevention, mitigation, and measurement of hearing loss in this at-risk population.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».