The Impact of Intolerance of Uncertainty and Anxiety Sensitivity on Mental Health Among Public Safety Personnel: When the Uncertain is Unavoidable
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Public safety personnel (PSP; e.g., correctional workers and officers, firefighters, paramedics, police officers, public safety communications officials) are regularly exposed to potentially traumatic events and considerable uncertainty as part of their employment. Canadian PSP screen positively for mental disorders at much higher rates than the general population. Intolerance of uncertainty (IU) and anxiety sensitivity (AS) are empirically-supported vulnerability factors associated with the development and maintenance of mental disorders. Methods The present study was designed to assess IU and AS across PSP—a population regularly encountering uncertainty—with and without mental disorders ( n = 4304; 33.3% women), and across normative clinical, community, and undergraduate samples. Further, the study examined the relationship between IU and AS and mental disorders among PSP. Results There were significant differences across groups on IU and AS scores ( p s < .001). All PSP, with and without a positive screen for a mental disorder, reported lower IU and AS than clinical samples; however, PSP without mental disorders reported lower IU and AS than all other groups ( p s < .001). Conclusion Increased resilience or the development of coping skills to manage regular exposures to uncertain threat may help explain why PSP reported low levels of IU and AS despite higher prevalence of mental disorders. Implications for PSP training and treatment are discussed.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».