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Enregistrement W6906477690 · doi:10.17605/osf.io/yghrf

Purpose After Service Through Sport: Randomized Controlled Trial

2022· other· en· W6906477690 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueOpen Science Framework · 2022
Typeother
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and Military Integration
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLonelinessMental healthRandomized controlled trialVeterans AffairsFeelingMilitary serviceMilitary personnelService (business)Service member

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and Context: The transition to civilian life can bring about substantive challenges for military veterans. This was highlighted in a prominent 2014 report by Canada’s Senate Subcommittee on Veterans affairs (Dallaire & Wells, 2014). Particular challenges include a loss of identity, feelings of loneliness and isolation (Wilson et al., 2018), difficulties with finding and retaining employment (Dallaire & Wells, 2014), substance misuse (Tam et al., 2020), and problems adjusting to very different work and cultural environments. A growing body of scientific evidence also indicates that military veterans are at notable risk of depleted mental health (e.g., depression, suicide ideation) (Shields et al., 2016). On leaving the military, many veterans are difficult to reach, while others are often reluctant to access support services (Shields et al., 2016), with men in particular reluctant to seek help from professionals (McCreary, 2019). A review of military veterans’ programs, conducted by the Movember Foundation (McCreary, 2019), revealed that much of the evidence to date related to mental health programs for military veterans has been of low quality (i.e., poor validity evidence, weak research designs), with limited evidence for program effectiveness. In this study, we will broaden the evaluation (e.g., assess its impact on mental and physical health) and reach (e.g. extend to other Canadian cities) of our recently developed pilot program, Purpose After Service through Sport (PASS), which was completed in Vancouver in 2020 and assessed for its feasibility and acceptability (see Waldhauser et al., 2021). The results from this pilot study revealed that the program was well-received (by both military leadership and veterans themselves), fostered a sense of social connectivity among veterans, resulted in (self-reported) physical and psychological health benefits, and displayed considerable potential for scale up and evaluation using a randomized controlled trial (RCT) design. The project directly addresses limitations revealed in the Movember Foundation Report (McCreary, 2019) and draws from four established and well validated lines of research. First, there is compelling evidence for the role of physical activity in buffering against mental health deficits (e.g., depression, anxiety, PTSD) and promoting psychological well-being (Kvam et al., 2016; McDowell et al., 2019; Rosenbaum et al., 2015). Second, group-based initiatives that foster social connectivity have been found to result in significant improvements in quality of life, self-esteem, and cognitive health, as well as reductions in anxiety, depression, and stress (Steffens et al., 2019). Third, PASS represents the first program, that we are aware of, to support veteran well-being that takes a gendered lens. As McCreary (2019) noted in the Movember report, a major limitation of existing programs is that “No-one is applying a gendered lens to the programs they develop and implement”, p. 8). Finally, our project will use a randomized trial design to comprehensively examine the efficacy of the program to support military veteran well-being. When taken together, our PASS Randomized Trial draws from the empirical evidence related to (a) the mental health benefits of regular physical activity, (b) benefits of group-based programs that foster social connectivity, (c) the importance of, and potential derived from, developing and implementing gender-sensitized programs, and (d) our initial pilot study.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,122

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,007
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0050,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0370,002

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,361 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
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