Mitigating Psychological Symptoms in Public Safety Personnel Through Supportive Text Messaging Program
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Public safety personnel (PSPs) often suffer from mental health issues due to the challenging and intricate nature of their work. Various barriers may prevent them from seeking necessary support and treatment. Therefore, implementing innovative and cost-effective interventions can potentially enhance the mental well-being of PSPs. Objectives The study sought to assess the influence of the Text4PTSI program on symptoms of depression, anxiety, trauma, and stress, as well as the resilience of public safety personnel after six months of receiving supportive text message intervention. Methods PSP subscribed to the Text4PTSI program and received daily supportive l SMS text messages for six months. Participants were invited to complete standardized self-rated web-based questionnaires to assess depression, anxiety, posttraumatic stress disorder (PTSD), and resilience symptoms measured on the Patient Health Questionnaire-9 (PHQ-9), Generalized Anxiety Disorder-7 scale (GAD-7), Posttraumatic Stress Disorder Checklist-Civilian Version (PCL-C), and the Brief Resilience Scale (BRS), respectively. The assessment of mental health conditions was conducted at enrolment, six weeks, three months, and six months after enrollment. Results One hundred and thirty-one subscribers participated in the Text4PTSI program. A total of 31 participants completed the baseline survey, and 107 total surveys were recorded at all follow-up time points. The baseline prevalence of likely major depressive disorder (MDD) was 47.1%, likely generalized anxiety disorder (GAD) was 37.5%, low resilience was 22.2%, and likely PTSD was 13.3%. At six months post-intervention, the prevalence of psychological conditions. There was a decrease in the mean scores on the PHQ-9, GAD-7, PCL-C, and the BRS from baseline to post-intervention by 25.8%, 24.7%, 9.5%, and 0.3%, respectively. However, the decrease was only statistically significant for the mean change in GAD-7 scores with a low effect size (t (15) = 2.73, p = 0.02). Conclusions The results of this study suggest a reduction in the prevalence of likely MDD as well as the severity of anxiety symptoms from baseline to post-intervention for subscribers of the Text4PTSI program. The program has the potential to complement existing services, aiding in mental health support for public safety personnel. Disclosure of Interest None Declared
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».