Contribution of Critical Events and Chronic Stressors to PTSD Symptoms Among Psychiatric Workers
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Psychiatric staff are exposed to critical events (e.g., violence, physical threats) in the workplace and thus are at risk of posttraumatic stress disorder (PTSD). The authors examined the prevalence of PTSD symptoms among psychiatric hospital staff in Canada and the role of potentially traumatic critical events and chronic stressors (e.g., witnessing patients engaging in self-injury) in affecting psychiatric staff's mental health. METHODS: The authors analyzed cross-sectional survey data from 761 psychiatric staff (69% female, 57% nursing, 64% with more than 5 years of experience in mental health). The analysis focused on questions about exposure to critical events and chronic stressors. RESULTS: Sixteen percent of participants met a screening cutoff score on the PTSD Checklist-5, a self-report PTSD measure. Almost all staff (96%) had been directly or indirectly exposed to at least one critical event, and two-thirds (67%) had been directly exposed to at least one such event. Nursing staff reported higher scores than did allied health staff. A regression analysis yielded a model in which both critical events and chronic stressors were significant contributors to the variance in PTSD symptoms; professional discipline and gender did not explain additional variance. CONCLUSIONS: PTSD is a significant concern for psychiatric staff. Exposure to violence and chronic stressors were found to contribute significantly and independently to explaining PTSD symptom checklist scores.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».