A Scoping Review on the Prevalence and Determinants of Post-Traumatic Stress Disorder among Military Personnel and Firefighters: Implications for Public Policy and Practice
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Firefighters and military personnel are public safety personnel who protect the safety of individuals and their properties. They are usually exposed to traumatic events leaving them at risk of developing mental health conditions such as post-traumatic stress disorder (PTSD). Increasing concern is being raised regarding the mental health impacts, specifically PTSD, among military personnel and firefighters. OBJECTIVE: There is an increased exposure of firefighters and military personnel to traumatic events and the attendant risk of developing post-traumatic stress disorder. It is crucial to ascertain the level of PTSD amongst this cohort and determinants to formulate policies and practices that mitigate the risk and protect public safety personnel. This scoping review sought to determine the prevalence of PTSD among this cohort globally and to explore determinants of this mental health condition. METHODS: A literature search in databases including MEDLINE, CINAHL, PubMed, PsycINFO, and EMBASE was conducted electronically from May 2021 to 31 July 2021. Two reviewers independently assessed full-text articles according to the predefined inclusion criteria and screening process undertaken to identify studies for the review. Articles were screened with a third reviewer, resolving conflicts where necessary and further assessing them for eligibility. During article selection, the PRISMA checklist was adopted, and with the Covidence software, a total of 32 articles were selected for the final examination. For the eligible studies, data extraction was conducted, information was collated and summarized, and the findings were reported. Original qualitative and quantitative data on the prevalence and predictors of PTSD among veterans, military, and firefighters were reported. RESULTS: The prevalence of PTSD was 57% for firefighters and 37.8% for military personnel. Demographic factors, job factors, social support, injuries, physical and psychological factors, and individual traits were the main predictors of PTSD in this cohort. CONCLUSION: This information is vital for developing and implementing prevention and intervention strategies for PTSD in military personnel and firefighters. Recognizing and addressing factors that predict PTSD will help to improve mental wellbeing and increase productivity. More peer-reviewed studies are needed on the prevalence of PTSD amongst these cohorts.
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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 | 0,034 | 0,149 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,028 | 0,036 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».