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Enregistrement W7011572626

From Military to Civilian Primary Care: A Study of Veteran Transition

2022· dissertation· en· W7011572626 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueQSpace (Queen's University Library) · 2022
Typedissertation
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueDigital Humanities and Scholarship
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGovernment (linguistics)Work (physics)PopulationPrimary careService (business)Circumstantial evidence
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Military-to-civilian transition (MCT) is generally understood as the process of leaving military service and transitioning to civilian life. Each year, approximately 5000 Regular Force Canadian Armed Forces (CAF) members leave the military. During service, CAF members access the military health care system and, after release, must transition to provincial/territorial primary care. Since Veterans experience health problems at greater proportions and use primary care more than the general population, this is an important aspect of MCT. However, no research has investigated Canadian Veterans’ experience of transitioning from the military to the civilian primary care system or how primary care is provided to Veterans. 
\nObjectives: To understand the transition from the military to the civilian primary care system and to understand how interprofessional primary care is provided to Veterans in the civilian system. 
\nMethods: Three studies were conducted to address these objectives. First, a phenomenological analysis of previously collected qualitative data from CAF members with an upcoming release. Second, a phenomenological study conducted with Veterans after release. Third, a single mixed-methods exploratory case study focusing on how team-based primary care is provided to Veterans.
\nResults: The transition to civilian primary care encompasses anticipation of and preparation for the change in primary care provider (PCP) before the release date, making the leap from military to civilian primary care in the months and years that follow the release date, and eventual landing in the care of a primary care team in the civilian system. Many participants were able to make the transition to civilian primary care with relative ease. However, for those with ongoing health issues requiring consistent access to care, the transition was challenging and had implications for health and well-being. The interprofessional primary care team examined in the case study revealed the importance of Veteran-friendly and culturally competent primary care.
\nConclusion: The transition to civilian primary care, like MCT more broadly, is complex and variable; continuous access to primary care throughout the transition is important. More research is needed to better understand this underexplored aspect of MCT to better serve transitioning Veterans in the future.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,299
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,184
Écart entre enseignants0,172 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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