Identifying the Key Risk Factors for Adverse Psychological Outcomes Among Police Officers: A Systematic Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
It is well established that police work is highly stressful; however, a paucity of evidence limits our knowledge and understanding of the factors that may lead to, compromise, and/or compound psychological distress for this unique population. To address this lack, the current systematic review was conducted to reveal the individual, organizational, and operational risk factors that have been identified in the research literature to date and their associations with depression, anxiety, posttraumatic stress disorder (PTSD), and burnout. We performed searches on literature published between January 2008 and January 2018 and identified a total of 20 studies that met our inclusion criteria. The results indicated that individual factors, including high levels of neuroticism, low social support, and engaging in passive or avoidant coping strategies, were associated with adverse psychological outcomes. This review identified low social support from colleagues as the most common risk factor linked to adverse psychological outcomes. Other organizational risk factors associated with such outcomes included high work demands, low resources, and low reward. This article demonstrates that individual, organizational, and operational factors all impact the negative psychological outcomes of police officers to some degree. In particular, the current review suggests that certain negative psychological outcomes are likely a result of a combination of risk factors across the three domains of risk, highlighting the necessity to observe psychological risk of police in a more comprehensive way.
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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 | 0,005 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».