Factors associated with mental health in Canadian Veterans
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Mental health of Veterans remains a key public policy issue as Veterans with mental health conditions continue to rise in numbers. There is, however, limited information available about specific factors that are associated with mental health in the Veteran population in Canada despite the increasingly perilous nature of military engagements in recent decades. Methods: Regression analysis was conducted on data from a comprehensive self-reported health survey of Canadian Veterans to identify factors associated with mental health, which encompass post-traumatic stress disorders, anxiety disorders, depression, and mood disorders. Results: The findings uncover the role of service-oriented risk factors in the occurrence of mental health conditions notably, overseas deployment (OR=1.55, p≤0.001) and, to a limited extent, land forces (OR=1.34, p≤0.05). The results also show an inverse relationship between income and mental health. Further, lower-educated Veterans have increased odds of mental health conditions. Obesity was found to be a statistically significant factor associated with mental health (OR=1.45, p≤0.001) as well as smoking (OR=1.76, p≤0.001). Home ownership appears to have some protective effect on Veterans' health (OR=1.57, p≤0.001). Discussion: These findings highlight key important factors associated with mental health in Veterans, and they include overseas deployment, land forces enlistment, income, obesity, and smoking. The findings highlight the need for targeted research on the complex causal pathways leading to mental health conditions, especially in deployed Veterans and land forces Veterans so that effective prevention programs can be designed for these groups.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».