Transition Needs Among Veterans Living With Chronic Pain: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: A third of Canadian Armed Forces veterans report difficulty adjusting to post-military life. Moreover, an estimated 40% of Canadian veterans live with chronic pain, which is likely associated with greater needs during the transition from military to civilian life. This review explores challenges and transition needs among military personnel living with chronic pain as they return to civilian life. METHODS: We searched MEDLINE, EMBASE, CINAHL, Scopus, and Web of Science from inception to July 2022, for qualitative, observational, and mixed-method studies exploring transition needs among military veterans released with chronic pain. Reviewers, working independently and in duplicate, conducted screening and used a standardized and pilot-tested data collection form to extract data from all included studies. Content analysis was used to create a coding template to identify patterns in challenges and unmet needs of veterans transitioning to civilian life, and we summarized our findings in a descriptive manner. RESULTS: Of 10,532 unique citations, we identified 43 studies that reported transition challenges and needs of military personnel; however, none were specific to individuals released with chronic pain. Most studies (41 of 43; 95%) focused on military personnel in general, with one study enrolling individuals with traumatic brain injury and another including homeless veterans. We identified military-to-civilian challenges in seven areas: (1) identity, (2) interpersonal interactions/relationships, (3) employment, (4) education, (5) finances, (6) self-care and mental health, and (7) accessing services and care. CONCLUSIONS: Military personnel who transition to civilian life report several important challenges; however, the generalizability to individuals released with chronic pain is uncertain. Further research is needed to better understand the transition experiences of veterans with chronic pain to best address their needs and enhance their well-being.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».