MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3025259100

Understanding future needs of Canadian veterans.

2018· article· en· W3025259100 sur OpenAlexaffabout
Linda VanTil, Mary Beth MacLean, Jill Sweet, Kristofer McKinnon

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and Military Integration
Établissements canadiensVeterans Affairs Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVeterans AffairsMedicinePopulationMental healthGerontologyDepression (economics)DemographyAnxietyEnvironmental healthPsychiatry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Planning for the future needs of Canadian veterans requires comprehensive and detailed data on the size of the Canadian veteran population and their health. This article describes current veteran population estimates and examines the health of two eras of veterans compared with the health of Canadians in general. DATA AND METHODS: This study describes the size and age structure of the Canadian veteran population forecasted by Veterans Affairs Canada (VAC). Veteran health was examined for two eras of Regular Force veterans. The health of earlier-era veterans (released between 1954 and 2003) was examined using the 2003 Canadian Community Health Survey. The health of recent-era veterans (released between 1998 and 2012) was examined using the 2013 Life After Service Survey. Health indicators for veterans were compared with the Canadian general population using age- and sex-adjusted rates and confidence intervals. RESULTS: The VAC forecast points to a stable population of about 600,000 veterans for the next decade, but a growing proportion will be older than 70 years old. Regular Force veterans of both eras had a higher prevalence than the Canadian general population of activity limitations and back problems, a lower prevalence of low income, and a similar prevalence of life stress and heavy drinking. Recent-era veterans had a higher prevalence than the Canadian general population of many more indicators-in particular, arthritis, self-rated mental health, depression and anxiety. DISCUSSION: Veterans differed from the Canadian general population in many areas of well-being, and recent-era veterans differed in more areas than earlier-era veterans. These results highlight the need for forecasting and planning, and for policy that is sensitive to these differences and incorporates health status changes as veterans age. Multiple data sources will be required to describe the future health needs of the entire Canadian veteran population.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,300

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0060,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,147
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,143 · 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'étudeQualitatif
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

Citations13
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePubMedMême sujetEducation and Military IntegrationTravaux en français237 207