Cluster analysis of Canadian Armed Forces veterans living with chronic pain: Life After Service Studies 2016
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This study explored the heterogeneity of Canadian Armed Forces veterans living with chronic pain to inform service needs planning and research using cluster analysis.Design: We used a national cross-sectional Statistics Canada population survey.Participants: Participants included 2754 Canadian Armed Forces (CAF) Regular Force veterans released from service between 1998 and 2015 and surveyed in 2016.Methods: We used cluster analysis of veterans with chronic pain based on pain severity, mental health, and activity limitation characteristics. We compared clusters for sociodemographic, health, and service utilization characteristics.Results: Of 2754 veterans, 1126 (41%) reported chronic pain. Veterans in cluster I (47%) rarely had severe pain (2%) or severe mental health problems (8%), and none had severe activity limitations. Veterans in cluster II (26%) more often than veterans in cluster I but less often than veterans in cluster III endorsed severe pain (27%) and severe mental health problems (22%) and were most likely to report severe activity limitation (91%). Veterans in cluster III (27%) were most likely to report severe pain (36%) and severe mental health problems (96%), and a majority reported severe activity limitations (72%). There was evidence of considerable heterogeneity among individuals in terms of socioeconomic characteristics, pain characteristics, mental and physical health status, activity limitations, social integration, and service utilization indicators.Conclusions: About half of Canadian veterans living with chronic pain infrequently endorse severe pain or serious mental health issues without severe activity limitations. The other half had more complex characteristics. The heterogeneity of CAF veterans with chronic pain emphasizes the need for support systems that can address variability of needs.
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 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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».