A systematic review of mental health symptoms in police officers following extreme traumatic exposures
Notice bibliographique
Résumé
In addition to high-risk and high-stress events that police officers routinely encounter, many are also exposed to extreme traumatic exposures or disasters caused by nature (eg. Hurricanes) and human action (e.g., terrorist attacks or plane crashes). These exposures can result in a variety of adverse reactions including post-traumatic stress disorder (PTSD), acute stress disorder, major depressive disorder and anxiety disorders. Understanding and accurately measuring the burden of disease arising from involvement in extreme events, on policing organizations and individual police officers is critical for policy makers and those who plan and deliver services. This systematic review synthesizes existing research on large-scale disasters, in order to further our understanding of how extreme events impact the mental health of police officers. The results found variability in the reported rates of mental disorder; however, there are some clear trends. Overall, the rates of PTSD among police officers that are consistently lower than those of civilians affected by the same disaster, and are lower than other occupations. This undoubtedly speaks to the resilience and training of members of policing organizations that prepare them for this work. Studies also demonstrate that reported distress in terms of acute stress disorder, anxiety and depression, continues to rise in some groups as time-elapsed from the event lengthens; suggesting a need to ensure that mental health supports are provided at later stages after the event.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».