Mental Health Impacts of Wildfire, Flooding and COVID-19 on Fort McMurray School Board Staff and Other Employees: A Comparative Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Fort McMurray, a city in northern Alberta, Canada, has experienced multiple traumas in the last five years, including the 2016 wildfire, the 2020 floods, and the COVID-19 pandemic. Eighteen months after the wildfire, major depressive disorder (MDD), generalized anxiety disorder (GAD), and Post Traumatic Stress Disorder (PTSD) symptoms were elevated among school board employees in the city. Objective: This study aimed to compare employees of the school board and other employees of Fort McMurray in respect to the impact the 2016 wildfires, the 2019 COVID pandemic, and the 2020 floods had on their mental health. Methodology: A quantitative cross-sectional survey was conducted in Fort McMurray from 24 April to 2 June 2021. Online questionnaires were administered through REDCap and were designed to capture socio-demographic characteristics, clinical as well as wildfire, COVID-19, and flooding-related variables. Mental health outcome variables were captured using self-reported standardized assessment scales. Data were analysed with descriptive statistics, Chi-square/Fisher’s Exact tests, and binary regression analysis. Results: Of the 249 residents who accessed the online survey, 186 completed the survey, giving a response rate of 74.7%. Of these respondents, 93.5% (174) indicated their employment status and were included in the Chi-square analysis. Most of the respondents were female (86.2%, (150)), above 40 years (53.4%, (93)), and were in a relationship (71.3%, (124)). The prevalence values for MDD, GAD and PTSD among respondents were 42.4%, 41.0, and 36.8%, respectively. There was a statistically significant difference between employees of the school board and other employees with respect to likely PTSD prevalence (28% vs. 45%, respectively, p < 0.05), although with other factors controlled for, in a binary logistic regression model, employer type did not significantly predict likely PTSD. Conclusions: The study has established that likely PTSD symptoms were significantly higher in other employees compared to those of school board employees. Greater exposure to the traumatic events and a greater perceived lack of support from other employers might have contributed to the significantly higher prevalence of PTSD in other employees.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».