Reducing the impacts of exposure to potentially traumatic events on the mental health of public safety personnel: A rapid systematic scoping review.
Notice bibliographique
Résumé
Police, firefighters, and emergency medical technicians and paramedics are frequently exposed to potentially traumatic events (PTE) in their work as public safety personnel (PSP). PTE are a risk factor for posttraumatic stress disorder, depression, anxiety, substance abuse, and suicidal ideation. This systematic rapid scoping review summarizes evaluation research on psychosocial interventions to reduce the negative consequences of exposure to work-related PTE on the mental health of PSP. Articles were identified using PubMed and PsycInfo. Publications from January 1, 2013, to December 1, 2020, were retained because the research published before 2013 was covered by other reviews. We identified 601 unique documents; 30 met preliminary eligibility criteria; and 18 were retained. Most studies were limited to police officers and firefighters. Participants exposed to prevention measures reported improvements of symptoms of depression, burnout, anxiety, sleep problems, and well-being. Most articles identified factors that may hinder or facilitate the use of program components. Studies on ways to support PSP recently affected by a PTE are lacking. There are little data on the efficacy of prevention programs in reducing the prevalence of mental disorders associated with PTE. More studies should focus on identifying participant characteristics and intervention components that influence program use, adherence, and efficacy. Realistic evaluations combined with participatory research could help address important knowledge gaps. (PsycInfo Database Record (c) 2024 APA, all rights reserved).
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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 | 0,017 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».