Military to civilian transition challenges, caregiving activities, and well-being among spouses of newly released Canadian Armed Forces Veterans
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Transition to civilian life may not only be highly challenging for service members, but also for their spouses, especially following a medical release. Often, the families of ill or injured service members must confront unexpected responsibilities related to caring for the member, while having to adjust to civilian life. This study was conducted to examine military to civilian transition challenges and engagement in caregiving among spouses of newly released Canadian Armed Forces (CAF) Veterans and their associations with spousal well-being. Methods: The Canadian Armed Forces Transition and Well-Being Survey (CAFTWS) was administered to spouses of CAF Veterans released in 2016 ( N = 595). The survey assessed spouses’ experiences with a range of military to civilian transition challenges and engagement in caregiving, as well as various indicators of their well-being (e.g., daily stress and psychological distress). Regression analyses were conducted to assess the associations of transition challenges and caregiving with well-being. Results: Results revealed that challenges related to finding educational opportunities and health care providers, and loss of military identity, as well as more frequent engagement in caregiving, were significantly associated with elevated levels of daily stress and psychological distress among spouses of Veterans. Discussion: This study is among the first to examine transition experiences, caregiving and well-being in a representative sample of Veterans’ spouses. Findings outline key challenges experienced and underline important predictors of well-being. Recommendations on services that could help facilitate or improve the experiences of families during the transition process are discussed.
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 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 ».