Assessing the Perceptions and Impact of Critical Incident Stress Management Peer Support among Firefighters and Paramedics in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Relative to the general population, public safety personnel (PSP) appear at an increased risk of developing mental health challenges as a result of repeated exposure to potentially psychologically traumatic events (PPTEs). To help mitigate the impact of PPTEs on PSP mental health, many PSP agencies have implemented diverse peer support despite limited empirical evidence. The current study was designed to expand the empirical evidence surrounding peer support by investigating one of the most widely used and structured peer support resources: Critical Incident Stress Management (CISM). Specifically, the current study with integrated firefighters and paramedics assessed (a) the prevalence of mental disorders; (b) perceptions of high fidelity CISM peer support; and (c) the comparative associations of CISM with high fidelity (n = 91) versus unknown fidelity (n = 60) versus no CISM (n = 64) and mental health. Results indicated that (a) mental disorders are prevalent among PSP irrespective of gender, age, and years of service; (b) participants perceived CISM peer support as offering beneficial and valuable tools (e.g., skills and coping strategies); and (c) high fidelity CISM environments offer some mental health benefits to individuals who screen positive for alcohol use disorder and generalized anxiety disorder. Overall, the current study offers novel information that can inform future directions for evidence-based peer support and policy decisions designed to support the mental health of PSP.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».