Examining Mental Health Knowledge, Stigma, and Service Use Intentions Among Public Safety Personnel
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Public safety personnel (PSP; e.g., communications officials [e.g., 911 call center operators/dispatchers], correctional service employees, firefighters, paramedics, police officers) experience an elevated risk for mental disorders due to inherent work-related stress. Several programs have been designed to increase mental health knowledge, intending to reduce stigma, and increase mental health service help-seeking (e.g., resilience training); however, extant programs have not demonstrated sustained improvements for PSP mental health. The current study assessed levels of mental health knowledge, stigma, and service use intentions in a sample of Canadian PSP and compared trends to published estimates of mental health symptoms across PSP categories to inform future programming. METHODS: PSP completed questionnaires assessing mental health knowledge, stigma against coworkers with mental illness, and professional service use intentions. Correlations among variables and one-way analyses of variance were conducted to assess differences among categories. PSP were categorized into six categories for comparison: communication officials, correctional workers, firefighters, municipal/provincial police, paramedics, and Royal Canadian Mounted Police (RCMP). RESULTS: There were significant differences between categories for each variable. Correctional workers reported the most mental health knowledge, least stigma, and highest intentions to use mental health services, and the highest positive screens for mental disorders. Conversely, firefighters reported the lowest mental health knowledge, highest stigma, and lowest willingness to seek professional help, and the lowest prevalence of positive screens for mental disorders. DISCUSSION: The results contrast previously hypothesized associations among mental health variables where education, stigma reduction, and help-seeking have been expected to improve mental health. The discrepant results offer potentially critical information for organizational policies to better support PSP. Individuals reporting mental health symptoms may be a more appropriate target audience for intervention strategies, given the possible, crucial role personal experience plays in increasing mental health knowledge, and ultimately, encouraging help-seeking.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».