The mental health experience of treatment-seeking military members and public safety personnel: a qualitative investigation of trauma and non-trauma-related concerns
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Paramedics, firefighters, police officers and other public safety personnel (PSP) as well as Canadian Armed Forces (CAF) members are frequently exposed to stressors and demanding work environments. Although their specific work-related tasks may vary, a commonality between these occupations is the significant likelihood of repeated exposure to potentially psychologically traumatic events (PPTE) over the course of their careers. Due in part to these repeated exposures, CAF members and PSP are at an elevated risk of mental health concerns including posttraumatic stress disorder. The purpose of this study was to obtain a more in-depth understanding of the trauma- and non-trauma-related experiences of active or retired PSP and CAF members that may be implicated in mental health issues and resultant treatment and recovery. METHODS: Study participants were recruited during inpatient treatment at a private mental health and addictions inpatient hospital in Canada. We conducted and audiotaped semistructured focus groups and transcribed the discussions. Interpretive phenomenological analysis and thematic coding generated a coding scheme from which to identify concepts and linkages in the data. RESULTS: Analysis generated four primary themes: interpersonal relationships, personal identity, mental health toll and potential moral injury. A variety of subthemes were identified, including family dynamics, inability to trust, feelings of professional/personal betrayal, stigma within the CAF/PSP culture, increased negative emotions about self/others, and a reliance on comradery within the service. CONCLUSION: The information gathered is critical to understanding the perspectives of PSP and military members as the career stressors and related exposure to PPTE of these occupations are unique.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».