Return-to-Work Experiences in Ontario Policing: Injured But Not Broken
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Police officers and others working in police services are exposed to challenging and traumatic situations that can result in physical and/or psychological injuries requiring time off work. Safely returning to work post-injury is critical, yet little is known about current return-to-work (RTW) practices in police services. This study examines RTW practices and experiences in police services from the perspective of RTW personnel and workers with physical and/or psychological health conditions. METHODS: We used a purposive sampling approach to recruit sworn and civilian members from several police services in Ontario, Canada. The recruited members had experienced RTW either as a person in a RTW support role or as a worker with a work-related injury/illness. We conducted and transcribed interviews for analysis and used qualitative research methods to identify themes in the data. RESULTS: Five overarching themes emerged. Two pointed to the context and culture of police services and included matters related to RTW processes, injury/illness complexity, the hierarchical nature of police organizations, and a culture of stoicism and stigma. The remaining three themes pointed to the RTW processes of accommodation, communication and trust-building. They included issues related to recovery from injury/illness, meaningful accommodation, timely and clear communication, malingering and trust. CONCLUSIONS: Our findings point to potential areas for improving RTW practices in police services: greater flexibility, more clarity, stricter confidentiality and reduced stigma. More research is needed on RTW practices for managing psychological injuries to help inform policy and practice.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,025 | 0,009 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».