Organizational strategies to address posttraumatic stress injuries among Canadian paramedics
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Paramedics are a high-risk occupational group for posttraumatic stress injuries (PTSI), and increasingly, evidence suggests that organizational factors play a significant role. While several resources for paramedic services to address PTSI exist, there is limited knowledge as to which PTSI-related programs and practices are implemented and how they are perceived in the workplace. OBJECTIVES: This research aimed to explore key informants' perspectives on existing and desired organizational-wide initiatives for, as well as the challenges and potential solutions to, the primary prevention, early detection and intervention, and disability management of PTSI in Canadian paramedic services. METHODS: Semi-structured interviews were conducted with 12 key informants from jurisdictions across Canada who have over five years of work experience in prehospital care. Interviews were audio-recorded, transcribed, and analyzed using thematic analysis. RESULTS: Eight recurrent organizational elements (themes) for addressing PTSI emerged: psychologically safe and healthy work culture; consistent supervisor support, mental health training and awareness, opportunities for recovery and maintaining resiliency, recognition of PTSI and its diverse risk factors, access to a variety of support initiatives for PTSI, communication during medical leave, and meaningful work accommodations. CONCLUSIONS: While organizational-wide initiatives were in place for the primary prevention, early detection and intervention, and disability management of PTSI, systemic challenges with coordination, resource allocation, and worker engagement were also identified. These challenges prevented paramedic services from optimally addressing PTSI in their workplace. Integrating considerations from the eight organizational elements to address PTSI into broader existing management systems may have merit in overcoming the systemic challenges.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,030 | 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 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 ».