Downtime after Critical Incidents in Emergency Medical Technicians/Paramedics
Notice bibliographique
Résumé
Effective workplace-based interventions after critical incidents (CIs) are needed for emergency medical technicians (EMT)/paramedics. The evidence for a period out of service post-CI (downtime) is sparse; however it may prevent posttraumatic stress disorder (PTSD) and burnout symptoms. We examined the hypothesis that downtime post-CI is associated with fewer symptoms of four long-term emotional sequelae in EMT/paramedics: depression, PTSD, burnout, and stress-related emotional symptoms (accepted cut-offs defined high scores). Two hundred and one paramedics completed questionnaires concerning an index CI including downtime experience, acute distress, and current emotional symptoms. Nearly 75% received downtime; 59% found it helpful; 84% spent it with peers. Downtime was associated only with lower depression symptoms, not with other outcomes. The optimal period for downtime was between <30 minutes and end of shift, with >1 day being less effective. Planned testing of mediation of the association between downtime and depression by either calming acute post-CI distress or feeling helped by others was not performed because post-CI distress was not associated with downtime and perceived helpfulness was not associated with depression. These results suggest that outcomes of CIs follow different pathways and may require different interventions. A brief downtime is a relatively simple and effective strategy in preventing later depression symptoms.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,071 | 0,005 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».