Investigating the association between Veteran status and rate of emergency department visits
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Canadian Armed Forces (CAF) Veterans' use of emergency department (ED) services could provide insight into unmet primary health care needs, signal health crises, and support policy and program development. Methods: This was a retrospective, matched cohort study of Ontario CAF and Royal Canadian Mounted Police Veterans and non-Veterans, using linked administrative databases at ICES. Ontario Veterans released between 1990 and 2019 were matched on age, sex, income, and geography to non-Veterans. Crude and adjusted relative ED visit rates were calculated using Andersen-Gill recurrent-event regression models. Effect modification by sex and length of service was investigated. Results: Crude ED visit rates of Veterans and matched non-Veterans were 3.20 (95% confidence interval [CI], 3.18-3.23) and 3.15 (95% CI, 3.13-3.16) per 10 person-years of follow-up time, respectively. The adjusted relative rate (RR) was 0.96 (95% CI, 0.93-0.98). The adjusted RR for male Veterans was significantly lower than that for non-Veterans, whereas the adjusted RR was similar for female Veterans and non-Veterans. Length of service was inversely associated with ED visitation rate. Veterans who served less than 5 years had a significantly higher ED visit rate than non-Veterans (RR = 1.17; 95% CI, 1.09-1.26), whereas Veterans who served for 30 years or more had a significantly lower ED visit rate than non-Veterans (RR = 0.78; 95% CI, 0.74-0.82). Discussion: Understanding what these different patterns mean for the design of health services and programs for female Veterans, and for those serving shorter durations, is needed to ensure relevant and timely support is provided.
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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 | 0,002 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».