Impact of new technologies on stress, attrition and well-being in emergency call centers: the NextGeneration 9–1-1 study protocol
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Our public health emergency response system relies on the "first of the first responders"-the emergency call center workforce that handles the emergency needs of a public in distress. Call centers across the United States have been preparing for the "Next Generation 9-1-1" initiative, which will allow citizens to place 9-1-1 calls using a variety of digital technologies. The impacts of this initiative on a workforce that is already highly stressed is unknown. There is concern that these technology changes will increase stress, reduce job performance, contribute to maladaptive coping strategies, lower employee retention, or change morale in the workplace. Understanding these impacts to inform approaches for mitigating the health and performance risks associated with new technologies is crucial for ensuring the 911 system fulfills its mission of providing optimal emergency response to the public. METHODS: Our project is an observational, prospective cohort study framed by the first new technology that will be implemented: text-to-911 calling. Emergency center call takers will be recruited nationwide. Data will be collected by online surveys distributed at each center before text-to-911 implementation; within the first month of implementation; and 6 months after implementation. Primary outcome measures are stress as measured by the Calgary Symptoms of Stress Index, use of sick leave, job performance, and job satisfaction. Primary analyses will use mixed effects regression models and mixed effects logistic regression models to estimate the change in outcome variables associated with text-to-911 implementation. Multiple secondary analyses will examine effects of stress on absenteeism; associations between technology attitudes and stress; effects of implementation on attitudes towards technology; and mitigating effects of job demands, job satisfaction, attitudes towards workplace technology and workplace support on change in stress. DISCUSSION: Our public health dependence on this workforce for our security and safety makes it imperative that the impact of technological changes such as text-to-911 are researched so appropriate intervention efforts to can be developed. Failing to protect our 9-1-1 call takers from predictable health risks would be similar to knowingly exposing field emergency responders to a toxic situation without following OSHA required training and practice standards assuring their protection.
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 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 | 0,024 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,037 | 0,013 |
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 ».