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Enregistrement W2983849915 · doi:10.1186/s12889-019-7804-z

Association of military life experiences and health indicators among military spouses

2019· article· en· W2983849915 sur OpenAlexfundno aff
Nida H. Corry, Sharmini Radakrishnan, Alicia Sparks, Kelly A. Woodall, John A. Fairbank, Valerie A. Stander

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePosttraumatic Stress Disorder Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNaval Health Research CenterMcMaster University
Mots-clésMedicineSpouseMilitary personnelPsychosocialMilitary serviceActive dutyGerontologyPublic healthSocial supportBiostatisticsEnvironmental healthPsychologyPsychiatryNursingSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The health and well-being of military spouses directly contribute to a robust military force by enabling the spouse to better support the active duty member's career. In order to understand the overall health and well-being of military spouses, we assessed health indicators among military spouses using the Healthy People 2020 framework and examined associations of these health indicators with military experiences and psychosocial factors. METHODS: Using data from the Millennium Cohort Family Study, a U.S. Department of Defense-sponsored survey of 9872 spouses of service members with 2-5 years of military service, we examined attainment of Healthy People 2020 goals for spouses and service members, including healthy weight, exercise, sleep, and alcohol and tobacco use. Multivariable logistic regression models assessed associations of spouse health indicators with stressful military life experiences and social support, adjusting for demographics and military descriptors. The spousal survey was administered nationwide in 2011. RESULTS: The majority of military spouses met each health goal assessed. However, less than half met the healthy weight and the strength training goals. Reporting greater perceived family support from the military was associated with better behavioral health outcomes, while having no one to turn to for support was associated with poorer outcomes. Using the Healthy People 2020 objectives as a framework for identifying key health behaviors and benchmarks, this study identified factors, including military-specific experiences, that may contribute to physical health behaviors and outcomes among military spouses. With respect to demographic characteristics, the findings are consistent with other literature that women are more likely to refrain from risky substance use and that greater education is associated with better overall health outcomes. CONCLUSIONS: Findings suggest that enhanced social and military support and tailored programming for military spouses may improve health outcomes and contribute to the well-being of military couples. Such programming could also bolster force readiness and retention.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,092
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,311 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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