Police Attitudes Toward Seeking Professional Mental Health Treatment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Public safety personnel (PSP), including police officers, often work in high-stress environments that expose them to potentially psychologically traumatic events (PPTE). As a result, PSP are at a higher risk than most other occupational roles for the development of new or worsening mental health concerns, such as posttraumatic stress disorder (PTSD), major depressive disorder, general or social anxiety disorder, and substance use disorders (Carleton et al., Canadian Journal of Psychiatry 63(1):54–64, 2018; Haugen et al., Journal of Psychiatric Research 94:218–229, 2017; Velazquez and Hernandez, Policing: An International Journal 42(4):711–724, 2019). Given these higher rates, research examining how to support the mental health of individuals in these occupations and how to improve our understanding of mental health help-seeking beliefs is critical. Consequently, the overall objective of the current study was to examine predictors of help-seeking attitudes among a group of police officers, while accounting for the effects of gender, years of employment, type of training experience, and mental health status (i.e. presence of mental illness, perceived resilience) on mental health-related help-seeking behaviours. A total of 112 police officers in a mid-sized law enforcement organization in Ontario, Canada, completed an online survey as part of a larger study exploring their mental health. Results indicate that years of experience and mental health training may improve attitudes toward seeking help for mental health. Our discussion offers suggestions for law enforcement organizations to consider to encourage their members to seek help for mental health difficulties.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».