Mental health service use among Canadian veterans within the first 5 years following service: methodological considerations for comparisons with the general population
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Previous research comparing veteran and civilian mental health (MH) outcomes often assumes stable rates of MH service use over time and relies on standardisation or restriction to adjust for differences in baseline characteristics. We aimed to explore the stability of MH service use in the first 5 years following release from the Canadian Armed Forces and the Royal Canadian Mounted Police, and to demonstrate the impact of using increasingly stringent matching criteria on effect estimates when comparing veterans with civilians, using incident outpatient MH encounters as an example. METHODS: We used administrative healthcare data from veterans and civilians residing in Ontario, Canada to create three hard-matched civilian cohorts: (1) age and sex; (2) age, sex and region of residence; and (3) age, sex, region of residence and median neighbourhood income quintile, while excluding civilians with a history of long-term care or rehabilitation stay or receipt of disability/income support payments. Extended Cox models were used to estimate time-dependent HRs. RESULTS: Across all cohorts, time-dependent analyses suggested that veterans had a significantly higher hazard of an outpatient MH encounter within the first 3 years of follow-up than civilians, but differences were attenuated in years 4-5. More stringent matching decreased baseline differences in unmatched variables and shifted the effect estimates, while sex-stratified analyses revealed stronger effects among women compared with men. CONCLUSIONS: This methods-focused study demonstrates the implications of several study design decisions that should be considered when conducting comparative veteran and civilian health research.
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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 | 0,153 | 0,214 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,003 |
| 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 ».