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Enregistrement W2028650423 · doi:10.1186/1471-227x-12-10

The critical incident inventory: characteristics of incidents which affect emergency medical technicians and paramedics

2012· article· en· W2028650423 sur OpenAlexaff
Janice Halpern, Robert Maunder, Brian Schwartz, Maria Gurevich

Notice bibliographique

RevueBMC Emergency Medicine · 2012
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePosttraumatic Stress Disorder Research
Établissements canadiensMount Sinai HospitalHealth Sciences CentrePublic Health OntarioToronto Metropolitan UniversityUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDistressSituational ethicsIrritabilityClinical psychologyPosttraumatic stressAnxietyPsychiatryPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Emergency medical technicians (EMTs) and paramedics experience critical incidents which evoke distress and impaired functioning but it is unknown which aspects of incidents contribute to their impact. We sought to determine these specific characteristics by developing an inventory of critical incident characteristics and testing their relationship to protracted recovery from acute stress, and subsequent emotional symptoms. METHODS: EMT/paramedics (n = 223) completed a retrospective survey of reactions to an index critical incident, and current depressive, posttraumatic and burnout symptoms. Thirty-six potential event characteristics were evaluated; 22 were associated with peritraumatic distress and were retained. We assigned inventory items to one of three domains: situational, systemic or personal characteristics. We tested the relationships between (a) endorsing any domain item and (b) outcomes of the critical incident (peritraumatic dissociation, recovery from components of the Acute Stress Reaction and depressive, posttraumatic, and burnout symptoms). Analyses were repeated for the number of items endorsed. RESULTS: Personal and situational characteristics were most frequently endorsed. The personal domain had the strongest associations, particularly with peritraumatic dissociation, prolonged distressing feelings, and current posttraumatic symptoms. The situational domain was associated with peritraumatic dissociation, prolonged social withdrawal, and current posttraumatic symptoms. The systemic domain was associated with peritraumatic dissociation and prolonged irritability. Endorsing multiple characteristics was related to peritraumatic, acute stress, and current posttraumatic symptoms. Relationships with outcome variables were as strong for a 14-item inventory (situational and personal characteristics only) as the 22-item inventory. CONCLUSIONS: Emotional sequelae are associated most strongly with EMT/paramedics' personal experience, and least with systemic characteristics. A14-item inventory identifies critical incident characteristics associated with emotional sequelae. This may be helpful in tailoring recovery support to individual provider needs.

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)0,007
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,109
Tête enseignante GPT0,457
Écart entre enseignants0,348 · 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

Citations45
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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