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Enregistrement W7115063710 · doi:10.6084/m9.figshare.30877317

Problematic Prescription Drug Use Among Canadian Armed Forces Veterans: Data from the Canadian Armed Forces Members and Veterans Mental Health Follow-Up Survey (CAFVMHS)

2025· article· W7115063710 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2025
Typearticle
Langue
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthOddsMedical prescriptionSuicide preventionOccupational safety and healthPopulationPublic healthPoison controlPolysubstance dependencePrescription drug

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Problematic prescription drug use (PPDU) is a public health concern that can cause degradation of wellbeing. Examination of prevalence and correlates of PPDU in Canadian Armed Forces (CAF) Veterans is essential to understand its impact and to identify those at risk. This study aimed to assess correlates of PPDU among CAF Veterans, including sociodemographic characteristics and physical and mental disorders. Data were drawn from the 2018 CAF Members and Veterans Mental Health Follow-up Survey (n = 1,922), all of whom indicated Veteran status at the time of the survey. PPDU was defined as utilization of a prescription drug without a prescription, in excess to the amount prescribed, for recreational purposes, or to a level where the individual felt they could not stop usage. PPDU included three categories of substances: sedatives/tranquilizers, stimulants, and analgesics. Nine percent of Veterans indicated PPDU in the past year, while 16.8% endorsed PPDU in their lifetime. Being unpartnered increased the odds of PPDU, while older age, air environment, and officer rank were associated with lower odds. Past-year presence of a mental disorder, alcohol use disorder, suicidal behavior, chronic pain condition, and greater number of physical health conditions demonstrated positive associations with PPDU (Adjusted Odds Ratios [AORs] ranging from 1.36 to 5.31). Increasing number of traumatic events and deployment-related experiences led to greater odds of PPDU (AORs of 1.12 and 1.16, respectively). Results highlight the vulnerability of the CAF Veteran population to PPDU. Correlates noted may aid in the development of supports to promote the mental health of Veterans. Problematic prescription drug use (PPDU) is prevalent in Canadian Armed Forces VeteransPPDU is particularly prevalent amongst Veterans who are non-partnered, of a younger age, and of a lower military rankPPDU demonstrates significant correlations with mental health disorders, chronic pain, and traumatic exposures Problematic prescription drug use (PPDU) is prevalent in Canadian Armed Forces Veterans PPDU is particularly prevalent amongst Veterans who are non-partnered, of a younger age, and of a lower military rank PPDU demonstrates significant correlations with mental health disorders, chronic pain, and traumatic exposures

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,128

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,008
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,228 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2025
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Résumé présentoui

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