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Enregistrement W4399602723 · doi:10.35502/jcswb.364

A pilot study on the efficacy of an online mindfulness intervention for Canadian police officers

2024· article· en· W4399602723 sur OpenAlexaffvenueabout
Matthew H. Fleischmann, Amy Boudreau, Michelle Vincent, Madison Charman, Emma Collie, Rich D. Johnston, Bassam Khoury

Notice bibliographique

RevueJournal of Community Safety and Well-Being · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensBarrie Urology GroupOntario Centre of Excellence for Child and Youth Mental HealthMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMindfulnessStressorPsychologyClinical psychologySelf-compassionAnxietyPopulationIntervention (counseling)CompassionMedicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Police officers experience higher levels of mental illness compared to the general population. These traumas are known as operational stress injuries and are the result of operational and organizational stressors. These stressors often result in elevated levels of stress, anxiety, and depression. Mindfulness is widely becoming a mainstream method to help individuals cope with these disorders; however, while rapidly growing, the literature on the efficacy of mindfulness programs for police officers is in its infancy. Given the atypical work schedules officers keep, and the COVID-driven demand for remote service delivery, this pilot study examined the efficacy of a modified version of the online mindfulness program called MindFit Cop. Officers in our study completed a series of surveys before and after the 9-week intervention. We found significant results across timepoints for total mindfulness and self-compassion scores, and a significant interaction for time × group for non-reactivity. No significant results were found for group. This pilot study lends further support for the benefits of mindfulness for police officers in improving overall mindfulness and self-compassion.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,567
Score d'incertitude au seuil0,783

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,085
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,323 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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