Workplace Programs to Reduce Post-traumatic Stress Injuries Work Disability: First Responder Experiences
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: First responders (FR-police, firefighters, paramedics) are exposed to trauma which can result in post-traumatic stress injuries (PTSI). Despite a lack of strong evidence on interventions to address PTSI work disability, workplace PTSI programs and policies are necessary to prevent work disability. The study objective was to examine experiences and perspectives about workplace programs, policies, and experiences related to the prevention of PTSI work disability among FR in Alberta, Canada. METHODS: This qualitative study collected the perspective of police members, firefighters, and paramedics in Alberta, Canada regarding current workplace PTSI programs and policies. Qualitative interview data underwent descriptive thematic analysis. RESULTS: Interviews were conducted with 47 FR members from police (16), fire (16), and paramedic (15) services who shared their experience with PTSI and workplace programs and policies. Three key themes emerged: improving culture, programs under development, and trusted communication. Three additional themes related to recommendations to improve programs and policies in the workplace were also identified: streamlined processes, better resources, and continue to reduce stigma. The themes and recommendations from participants provide practical information about how programs and policies can be improved. CONCLUSION: Interviews provided rich descriptions of current FR workplace PTSI practices and policies. While participants noted that awareness about PTSI and the culture of FR workplaces has improved, more needs to be done. Paramount were recommendations regarding the need for streamlined processes and better resources to reduce PTSI work disability. Study findings suggest that the development and implementation of workplace PTSI programs have a positive impact on FR organizations and on the mental wellbeing of the FR workforce. Future research should examine FR workplace program and policy development as well as implementation.
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 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 | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».