Mental health implications of fire service membership.
Notice bibliographique
Résumé
The primary goal of the current study was to add to the literature regarding mental health implications of fire service membership. Paid-professional firefighters (n = 94) were compared with workers from non-emergency-service occupations (n = 91) with respect to posttraumatic symptomatology as well as other symptoms of mental illness. The results suggested that firefighters self-reported greater posttraumatic symptomatology than comparison participants as measured by the Impact of Events Scale—Revised. In addition, the firefighters reported more distress on several subscales of the Symptom Checklist 90—Revised. Specifically, firefighters scored higher than the non-emergency-service participants on self-reported interpersonal sensitivity, anxiety, hostility, and psychoticism. Contrary to the original hypotheses, no links were evident between years of service and posttraumatic/mental health symptoms. Overall, this project suggests that firefighters are at substantially higher risk for traumatic stress symptoms as compared with other workers who do not work within the emergency services. In addition, it is suggested that previous reports of additional mental health symptoms experienced by firefighters may actually be more consistent with secondary reports of posttraumatic symptomatology. A secondary goal of this study was to provide exploratory data regarding potential links between firefighters’ mental health and self-reported personality characteristics. These data suggest that neuroticism may play a special role in the prediction of posttraumatic symptomatology for firefighters.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».