Mental Disorder Symptoms among Public Safety Personnel in Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Canadian public safety personnel (PSP; e.g., correctional workers, dispatchers, firefighters, paramedics, police officers) are exposed to potentially traumatic events as a function of their work. Such exposures contribute to the risk of developing clinically significant symptoms related to mental disorders. The current study was designed to provide estimates of mental disorder symptom frequencies and severities for Canadian PSP. METHODS: An online survey was made available in English or French from September 2016 to January 2017. The survey assessed current symptoms, and participation was solicited from national PSP agencies and advocacy groups. Estimates were derived using well-validated screening measures. RESULTS: There were 5813 participants (32.5% women) who were grouped into 6 categories (i.e., call center operators/dispatchers, correctional workers, firefighters, municipal/provincial police, paramedics, Royal Canadian Mounted Police). Substantial proportions of participants reported current symptoms consistent with 1 (i.e., 15.1%) or more (i.e., 26.7%) mental disorders based on the screening measures. There were significant differences across PSP categories with respect to proportions screening positive based on each measure. INTERPRETATION: The estimated proportion of PSP reporting current symptom clusters consistent with 1 or more mental disorders appears higher than previously published estimates for the general population; however, direct comparisons are impossible because of methodological differences. The available data suggest that Canadian PSP experience substantial and heterogeneous difficulties with mental health and underscore the need for a rigorous epidemiologic study and category-specific solutions.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».