Utilization and Impact of Peer-Support Programs on Police Officers’ Mental Health
Notice bibliographique
Résumé
Police officer suicide rates hit an all-time high in the province of Ontario, Canada, in 2018. Sadly, this statistic is somewhat unsurprising, as research has shown that police officers suffer from higher rates of mental health disorder diagnoses compared to the general public. One key reason for the elevated levels of suicide and other mental health issues among police officers is believed to stem from the stigma associated with seeking help. In an attempt to address these serious issues, Ontario's police services have begun to create internal peer support programs as a way of supporting their members. The present research explores the experiences of police officers serving as peer-support team members, particularly with regards to the impacts of peer support. In addition, this research also examines the importance of discussing shared experiences regarding a lack of standardized procedures for the administration and implementation of peer support in relation to the Policy Feedback Theory. The Policy Feedback Theory (PFT) posits that, when a policy becomes established and resources are devoted to programs, it helps structure current activity. This study utilized a phenomenological, qualitative approach, with data collection consisting of face-to-face interviews with nine police officers serving on the York Regional Police's peer-support team. The findings revealed that peer support is more than just a "conversation"; rather, it suggests to contribute to enhancing mental health literacy among police officers, and it significantly contributes to stigma reduction. The findings also revealed that internal policy demonstrated an organizational commitment to mental health and peer-support, and that a provincial standard is necessary to ensure best practices and risk management in the creation and maintenance of peer-support programs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».