Building personal resilience in paramedic students
Notice bibliographique
Résumé
The present study examined the impact of a 6- to 8-hour, self-paced online resiliency training program to help students training to be Primary Care Paramedics (PCP) mitigate the risks associated with working in a trauma informed work setting. Of the 138 participants, 88 were male and 30 were female, with a mean age of 25.5 years. Of these, 81 students participated in the experimental group (who took the course), and 57 in the control group. Baseline demographic results were examined using bivariate comparisons between the control and experimental, and all were found to be statistically insignificant at p < 0.05 which suggests that there were no differences between the two groups on the pre-test demographic variables. Prior to the intervention there were no significant differences in total resilience or any of the sub-scales (selfreliance, meaningfulness, equanimity, perseverance, and existential aloneness). Following the resiliency training and the practicum experience, the experimental group scored better in total resilience and each of the sub-scores (p < 0.05) except meaningfulness. Results suggest that developing skills to mitigate and manage workplace trauma can reduce or help mitigate the negative impact of exposure to trauma and potentially reduce the risk of developing trauma related mental health problems which may impact the well-being and quality of life of students once employed as a paramedic.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».