How Have Public Safety Personnel Seeking Digital Mental Healthcare Been Affected by the COVID-19 Pandemic? An Exploratory Mixed Methods Study
Notice bibliographique
Résumé
Public safety personnel (PSP) experience unique occupational stressors and suffer from high rates of mental health problems. The COVID-19 pandemic has impacted virtually all aspects of human life around the world and has introduced additional occupational stressors for PSP. The objective of this study was to explore how PSP, especially those seeking digital mental health services, have been affected by the pandemic. Our research unit, PSPNET, provides internet-delivered cognitive behavioral therapy to PSP in the Canadian province of Saskatchewan. When the pandemic spread to Saskatchewan, PSPNET began inquiring about the impact of the pandemic on prospective clients during the eligibility screening process. We used content analysis to analyze data from telephone screening interviews (n = 56) and descriptive statistics to analyze data from a questionnaire concerning the impacts of COVID-19 (n = 41). The results showed that most PSP reported facing several novel emotional challenges (e.g., social isolation, boredom, anger, and fear) and logistical challenges (e.g., related to childcare, finances, work, and access to mental healthcare). Most participants indicated they felt at least somewhat afraid of contracting COVID-19 but felt more afraid of their families contracting the virus than themselves. However, few participants reported severe challenges of any kind, and many (40%) indicated that they had not been significantly negatively impacted by the pandemic. Overall, the results suggest that PSP are not expressing significant concern at this time in meeting the novel challenges posed by COVID-19. Continued research will be required to monitor how diverse PSP populations and treatment outcomes are affected by the pandemic as the situation evolves.
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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 | 0,009 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».