Knowledge and Training Regarding the Link Between Trauma and Health
Notice bibliographique
Résumé
Research regarding what police officers currently know (or want to know) about the impact of trauma exposure on mental and physical health is rare. Given that police training and educational practices differ based on country or territory, studies using standardized surveys to discover police officer’s preferences or openness to learning further information about the relationship between stress and health are not available. The goal of this study was to develop a survey to answer the following questions: (a) What do police officers know about stress, trauma, and health? (b) Are police officers interested in attaining more knowledge (and in what ways) about stress, trauma, and health? (c) Are police officers open to seeking help for trauma and/or stress-related issues, and if so, where do they prefer to seek help? The survey was fielded to all of the officers serving in the National Police Service in Finland during the spring and summer of 2014. Results suggest that officers were generally aware of the impact of police work on physical health problems (e.g., sleep disorders, heart-related issues) but had not received formal training about how trauma is related to mental and physical health or personal health risks. Officers were open to learning about both traditional (e.g., peer support) and alternative therapeutic techniques (e.g., relaxation), and many reported willingness to enroll in such programs if offered by the organization. Implications include incorporating evidence-based information regarding the trauma-health link into standard police curricula and providing officers with organizationally supported clinical and peer supports and therapeutic opportunities.
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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 | 0,003 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,002 |
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 ».