Influence of organizational stress on reported depressive symptoms among police
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is a growing body of research on operational stress injuries (OSIs) among police officers and first responders. Most studies focus on operational stressors' contribution to OSI and the development of post-traumatic stress disorder. However, preliminary research shows that organizational stressors may uniquely contribute to OSI and depression, and thus should be examined more closely. AIMS: This study explored the influence of organizational stress on symptoms of depression in a sample of police officers from a large urban region. METHODS: Front-line (n = 109) police officers completed questionnaires measuring police organizational and operational stress, depression, anxiety, hostility, rumination, perceived social support and social desirability. Using negative binomial regression (NBR), a best subset model of self-reported depression symptoms was derived from the full model (a function of gender, age, police experience (years), organizational stress, operational stress, anxiety, anger, rumination and social support), based on Akaike Information Criterion (AIC) goodness of fit. RESULTS: Organizational stress and anxiety were positively associated with self-reported depression symptoms. A paired t-test revealed no significant difference between reported organizational and operational stress levels. CONCLUSIONS: Organizational stress may uniquely contribute to OSI and depressive symptoms and should be examined in future research. Findings support prior literature suggesting that initiatives to treat OSI among police should address workplace environment and organizational stressors. Addressing organizational issues in police culture and developing long-lasting initiatives is key in the future of OSI prevention and treatment for police officers.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».