Associations between trauma and substance use among healthcare workers and public safety personnel during the SARS-CoV-2 (COVID-19) pandemic: the mediating roles of dissociation and emotion dysregulation
Notice bibliographique
Résumé
Background: Given the highly stressful environment surrounding the SARS-CoV-2 pandemic, healthcare workers (HCW) and public safety personnel (PSP) are at an elevated risk for adverse psychological outcomes, including posttraumatic stress disorder (PTSD) and alcohol/substance use problems. As such, the study aimed to identify associations between PTSD severity, related dissociation and emotion dysregulation symptoms, and alcohol/substance use problems among HCWs and PSP.Methods: A subset of data (N = 498; HCWs = 299; PSP = 199) was extracted from a larger study examining psychological variables among Canadian HCWs and PSP during the pandemic. Structural equation modelling assessed associations between PTSD symptoms and alcohol/substance use-related problems with dissociation and emotion dysregulation as mediators.Results: Among HCWs, dissociation fully mediated the relation between PTSD and alcohol-related problems (indirect effect β = .133, p = .03) and emotion dysregulation partially mediated the relation between PTSD and substance-related problems (indirect effect β = .151, p = .046). In PSP, emotion dysregulation fully mediated the relation between PTSD and alcohol-related problems (indirect effects β = .184, p = .005). For substance-related problems among PSP, neither emotion dysregulation nor dissociation (ps >.05) had any effects.Conclusion: To our knowledge, this is the first study examining associations between PTSD severity and alcohol/substance use-related problems via mediating impacts of emotion dysregulation and dissociation among HCWs and PSP during the SARS-CoV-2 pandemic. These findings highlight dissociation and emotion dysregulation as important therapeutic targets for structured interventions aimed at reducing the burden of PTSD and/or SUD among Canadian HCWs or PSP suffering from the adverse mental health impacts of the SARS-CoV-2 pandemic.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».