The effects of Vietnam-era military service on the long-term health of veterans: A bounds analysis
Notice bibliographique
Résumé
We analyze the short- and long-term effects of the U.S. Vietnam-era military service on veterans' health outcomes using a restricted version of the National Health Interview Survey 1974-2013 and employing the draft lotteries as an instrumental variable. We conduct inference on the health effects of military service for individuals who comply with the draft-lotteries assignment (the "compliers"), as well as for those who volunteer for enlistment (the "always takers"). The causal analysis for volunteers, who represent over 70% of veterans, is novel in this literature that typically focuses on the compliers. Since the effect for volunteers is not point-identified, we employ sharp nonparametric bounds that rely on a mild mean weak monotonicity assumption. We examine a large array of health outcomes and behaviors, including mortality, up to 38 years after the end of the Vietnam War. We do not find consistent statistical evidence of detrimental health effects on compliers, in line with prior literature. For volunteers, however, we document that their estimated bounds show statistically significant detrimental health effects that appear around 10 years after the end of the conflict. As a group, veterans experience similar statistically significant detrimental health effects from military service. These findings have implications for policies regarding compensation and health care of veterans after service.
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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 | 0,014 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».