A sex-disaggregated analysis of rank at release and health outcomes among Veterans of the Canadian Armed Forces
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Military rank influences individuals' work tasks and experiences and may also relate to their broader life experience. This study examined relationships between military rank at release and various health indicators among male and female Veterans. Methods: Data were obtained from the 2019 Life After Service Survey, a national study of Canadian Veterans released from Canadian Armed Forces Regular Force service between 1998 and 2018. The analytic sample included 2,118 male and 288 female Veterans. Individual logistic regression models were used to calculate odds ratios by rank category and each health variable by sex. Results: For all health outcomes with significant associations, officers fared better than junior and senior non-commissioned members (NCMs). Both senior and junior NCM ranks fared more poorly than officers in self-rated health fair or poor (males and females), chronic obstructive pulmonary disease (males), back problems (males), arthritis (males), stomach ulcer (males), diabetes (males), migraine (males), hearing problems (males), urinary incontinence (females), chronic pain (males and females), self-rated mental health fair or poor (males and females), mood disorder (males), anxiety (males and females), posttraumatic stress disorder (males), and suicidal ideation (males). Significant associations for senior NCM rank only were observed for arthritis (females) and hearing problems (females). A significant association for junior NCM rank only was observed for asthma (males). Discussion: This study highlights the importance of rank and sex in Veteran research and identifies groups at potentially greater risk of negative health outcomes. These findings may inform the development of targeted, sex-specific military health promotion and Veteran services.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| 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) | 0,004 | 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 ».