User Satisfaction With a Daily Supportive Text Message Program (Text4PTSI) for Public Safety Personnel: Longitudinal Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Public safety personnel (PSP) are exposed to traumatic events due to their work environments, which increases the risk of mental health challenges. Providing effective and evidence-based interventions, such as SMS text messaging programs, can improve PSP's overall mental well-being with high user satisfaction rates. OBJECTIVE: This study aims to evaluate users' satisfaction, receptiveness, and perceptions of a cognitive behavioral therapy (CBT)-based supportive SMS text messaging intervention (Text4PTSI). METHODS: Participants self-subscribed to Text4PTSI and received unidirectional cognitive behavioral-based supportive text messages for 6 months. Participants completed a web-based survey delivered via SMS text message at enrollment, and 6 weeks, 3 months, and 6 months post enrollment. Respondents' perception and receptivity of the program were assessed using a questionnaire measured on a 5-point Likert scale. Data were collected as categorical variables, and overall satisfaction with the Text4PTSI program was measured on a scale from 0 to 100. RESULTS: There were 131 subscribers to the Text4PTSI program; however, only 81 subscribers responded to the survey, producing 100 survey responses across the 3 follow-up time points. The overall mean score of satisfaction was 85.12 (SD 13.35). More than half of the survey responses agreed or strongly agreed that Text4PTSI helped participants cope with anxiety (79/100 responses, 79%), depressive symptoms (72/100 responses, 72%), and loneliness (54/100 responses, 54%). Similarly, most of the survey responses agreed or strongly agreed that the Text4PTSI program made respondents feel connected to a support system, improved their overall mental well-being (84/100 responses, 84%), felt more hopeful about managing concerns about their mental health or substance use (82 out of responses, 82%), and helped enhance their overall quality of life (77/100 responses, 77%). The available survey responses suggest that the majority always read the supportive text messages (84/100 responses, 84%), took time to reflect on each message (75/100 responses, 75%), and returned to read the text messages more than once (76/100 responses, 76%). CONCLUSIONS: PSP who responded to the follow-up surveys reported high user satisfaction and appreciation for receiving the Text4PTSI intervention during the 6-month program. The reported satisfaction with the service provided could pave the way to ensuring a better uptake of the service with potential effectiveness to end users.
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 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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».