Latent transition analysis on post-traumatic stress and post-traumatic growth among firefighters
Notice bibliographique
Résumé
Background: Firefighters, in the course of their professional responsibilities, confront an array of stressors contingent upon the distinctive characteristics of their duties.Objective: This study investigated the longitudinal impact of trauma incidents during duty on firefighters using latent transition analysis.Method: Data from 346 firefighters in South Korea who had experienced trauma events while on duty were utilized. Initially, latent groups were identified based on the relationship between post-traumatic stress disorder (PTSD) and post-traumatic growth (PTG). Groups were labelled based on the analysis of differences in PTSD, mental health, and growth-related factors among classified groups. Subsequently, transition probabilities and patterns from Time 1 to Time 2 were examined, followed by an investigation into variances based on demographic factors (gender, age) and occupational factors (work experience, shift pattern) using variance analysis and multinomial logistic regression analysis.Results: First, at Time 2, a five-group model was classified into ‘Growth,’ ‘Resilience or Numbness,’ ‘Struggle,’ ‘Partial Struggle,’ and ‘PTSD’ groups. Second, upon examining the transition patterns between latent groups, four patterns emerged: ‘continued distress,’ ‘growth,’ ‘adaptation,’ and ‘escalated distress.’ Third, the ‘Struggle’ group showed a 0% probability of transitioning to the ‘Growth’ group, whereas it displayed the highest probability among the groups transitioning to the ‘PTSD’ group. Fourth, latent transition analysis results showed a strong tendency for the ‘Growth’ group and ‘Resilience or Numbness’ group to remain in the same category. Fifth, age was found to be a significant factor affecting the transition of latent groups.Conclusion: This research represents the inaugural attempt to longitudinally investigate the interplay between PTSD and PTG among firefighters.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».