Well-Being of Canadian Veterans during the COVID-19 Pandemic: Cross-Sectional Results from the COVID-19 Veteran Well-Being Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The impacts of the COVID-19 pandemic have disproportionally affected different population groups. Veterans are more likely to have pre-existing mental health conditions compared to the general Canadian population, experience compounded stressors resulting from disruptions to familial, social, and occupational domains, and were faced with changes in healthcare delivery (e.g., telehealth). The objectives of this study are to assess (a) the mental health impact of COVID-19 and related life changes on the mental health of Veterans and (b) perceptions of and satisfaction with changes in healthcare treatments and delivery during the pandemic. Methods A total of 1139 Canadian Veterans were recruited to participate in an online survey. Participants completed questions pertaining to their mental health and well-being, lifestyle changes, and concerns relating to the COVID-19 pandemic, as well as experiences and satisfaction with healthcare treatments during the pandemic. Results Results showed that 55.9% of respondents reported worse mental health functioning compared to before the pandemic. Frequency of probable posttraumatic stress disorder, major depressive disorder, generalized anxiety disorder, alcohol use disorder, and suicidal ideation were 34.2%, 35.3%, 26.8%, 13.0%, and 22.0%, respectively. Between 39.0% and 53.0% of respondents attributed their symptoms as either directly related to or exacerbated by the pandemic. Approximately 18% of respondents reported using telehealth for mental health services during the pandemic, and among those, 73.0% indicated a choice to use telehealth even after the pandemic. Conclusions This study found that most Veterans experienced worsening mental health as a result of the COVID-19 pandemic. The use of telehealth services was widely endorsed by mental health treatment-seeking Veterans who transitioned to virtual care during the pandemic. Our findings have important clinical and program administrator implications, emphasizing the need to reach out to support veterans, especially those with pre-existing mental health conditions and to enhance and maintain virtual care even post pandemic.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».