Military Veterans’ Psychological Health and Physical Activity After Separation From Service
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The transition from military to civilian life can bring about substantive challenges for U.S. veterans. The purpose of this study was to examine veterans' trajectories of psychological health prior to and after separation, and to examine whether veterans who engaged in more physical activity would report better psychological health over time. METHODS: =36.3 years, SD=10.9 at baseline) who had self-report data collected prior to and on at least 2 time points after separation were analyzed. Psychological health was operationalized via measures of self-reported mental health-related quality of life, depressive symptoms, and post-traumatic stress disorder symptoms. Physical activity was measured using self-reported minutes per week of moderate-to-vigorous physical activity. Parallel process latent growth modeling was used to examine the relationship between physical activity and psychological health. RESULTS: Results revealed decreases in psychological health after separation. Veterans with higher pre-separation physical activity were more likely to display steeper trajectories of decreased physical activity and psychological health after separation. In contrast, veterans who engaged in higher levels of physical activity after separation displayed increases in psychological health after separation. CONCLUSIONS: Findings suggest that high levels of physical activity during service may not protect against worsened psychological health trajectories after separation. However, the results provide support for the potential protective factor of physical activity after separation on psychological health symptoms after separation.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».