Participation in occupations, health and adjustment during the transition from military service: A cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
Participation in meaningful occupations is central to health, well-being, and adjustment during the transition from military service. The aim of the present study was to identify what occupations transitioning Australian Defence Force members participate in for the purpose of improving their health and well-being. A secondary aim was to identify if participation in various occupations was associated with better self-reported health and/or adjustment outcomes. One hundred and ninety-eight former Australian Defence Force members discharged on or after January 1, 2004 responded to a cross-sectional survey measuring adjustment, physical and mental health, and participation in occupations. Occupations were coded using the Time Use Classification system developed by the Australian Bureau of Statistics. An easier adjustment was reported by former service members who participated in employment-related activities, domestic activities, voluntary work and care activities, and social and community interaction (MD = −0.63 to −0.45, d = .37 to .52). Participation in employment-related activities, social and community interaction, and sport and outdoor activity was associated with better physical health (MD = 3.20 to 3.73, d = .34 to .40). Participation in employment-related activities was also associated with better mental health (MD = −3.75, d = .54). This research indicates that participation in occupation is a factor that may be utilized with former service members to positively influence health and adjustment during military transitions. Given differences in participation and outcomes among different sub-groups, it is recommended that occupation-based programs be tailored to individual preferences and transition needs.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».