Mental Health Services Use Trends in Canadian Veterans: A Population-Based Retrospective Cohort Study in Ontario
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: A substantial evidence base in the peer-reviewed literature exists investigating mental illness in the military, but relatively less is documented about mental illness in veterans. This study uses provincial, administrative data to study the use of mental health services by Canadian veterans in Ontario. METHOD: This was a retrospective cohort study of Canadian Armed Forces and Royal Canadian Mounted Police veterans who were released between 1990 and 2013 and resided in Ontario. Mental health-related primary care physician, psychiatrist, emergency department (ED) visits, and psychiatric hospitalisations were counted. Repeated measures were presented in 5-year intervals, stratified by age at release. RESULTS: The cohort included 23,818 veterans. In the first 5 years following entry into the health care system, 28.9% of veterans had ≥1 mental health-related primary care physician visit, 5.8% visited a psychiatrist at least once, and 2.4% received acute mental health services at an ED. The use of mental health services was consistent over time. Almost 8% of veterans aged 30 to 39 years saw a psychiatrist in the first 5 years after release, compared to 3.5% of veterans aged ≥50 years at release. The youngest veterans at release (<30 years) were the most frequent users of ED services for a mental health-related reason (5.1% had at least 1 ED visit). CONCLUSION: Understanding how veterans use the health care system for mental health problems is an important step to ensuring needs are met during the transition to civilian life.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».