Views on the Functionality and Use of the PeerConnect App Among Public Safety Personnel: Qualitative Analysis (Preprint)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND Research supports that public safety personnel (PSP) are regularly exposed to potentially psychologically traumatic events and occupational stress, which can compromise their well-being. To help address PSP well-being and mental health, peer support is increasingly being adopted (and developed) in PSP organizations. Peer support apps have been developed to connect the peer and peer supporter anonymously and confidentially, but little is known about their effectiveness, utility, and uptake. OBJECTIVE We designed this study to evaluate the functionality and use of the PeerConnect app, which is a vehicle for receiving and administering peer support. The app connects peers but also provides information (eg, mental health screening tools, newsfeed) to users; thus, we wanted to understand why PSP adopted or did not adopt the app and the app’s perceived utility. Our intention was to determine if the app served the purpose of connectivity for PSP organizations implementing peer support. METHODS A sample of PSP (N=23) participated in an interview about why they used or did not use the app. We first surveyed participants across PSP organizations in Ontario, Canada, and at the end of the survey invited participants to participate in a follow-up interview. Of the 23 PSP interviewed, 16 were PeerConnect users and 7 were nonusers. After transcribing all audio recordings of the interviews, we used an emergent theme approach to analyze themes within and across responses. RESULTS PSP largely viewed PeerConnect positively, with the Connect feature being most popular (this feature facilitated peer support), followed by the Newsfeed and Resources. App users appreciated the convenience of the app and felt the app helped reduce the stigma around peer support use and pressure on peer supporters while raising awareness of wellness. PSP who did not use the app attributed their nonuse to disinterest or uncertainty about the need for a peer support app and the web-based nature of the app. To increase app adoption, participants recommended increased communication and promotion of the app by the services and continued efforts to combat mental health stigma. CONCLUSIONS We provide contextual information about a peer support app’s functionality and use. Our findings demonstrate that PSP are open to the use of mental health and peer support apps, but more education is required to reduce mental health stigma. Future research should continue to evaluate peer support apps for PSP to inform their design and ensure they are fulfilling their purpose. CLINICALTRIAL
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
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Qualitatif | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Qualitatif | low |
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 | 0,018 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».