Benefits of Digital Mental Health Care Interventions for Correctional Workers and Other Public Safety Personnel: A Narrative Review
Notice bibliographique
Résumé
Chronic exposure to stressors and potentially psychologically traumatic events contributes to the high prevalence of mental health disorders in correctional workers (CWs) and other public safety personnel (PSP). Digital mental health interventions are an accessible and scalable method of improving and maintaining the mental health of this population. The current review explores the benefits of digital mental health interventions for PSP-with a focus on CWs-and how these innovations can address the limitations in in-person mental health care. A systematic literature search of five databases (Medline, PsycInfo, Embase, CINAHL, Google Scholar) was conducted until March 2022. The search yielded 16 publications that focused on digital mental health interventions or care available to CWs and other PSP. The benefits of digital innovations were summarized into five categories which discussed (1) their ability to enhance accessibility and reduce stigma; (2) the provision of evidence-based and structured psychotherapy programs; (3) variability in the degree of therapist engagement; (4) the integration of proactive interventions; and (5) enhancing engagement by acknowledging unique experiences and interpersonal relationships. Although digital mental health technologies for CWs are still in their infancy, there is strong evidence to support their effectiveness in ameliorating symptoms of mental distress. Future research should consider how ethnicity, gender, culture, sexual orientation, and socioeconomic status can be integrated into these therapies and how the interplay between different stakeholders and organizations can impact the effectiveness of online therapies and programs.
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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 | 0,003 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».