Designing Digital Mental Health Support for Paramedics Exposed to Trauma: Qualitative Study of Lived Experiences and Design Preferences
Notice bibliographique
Résumé
Background: Paramedics face frequent exposure to trauma and intense occupational stress, often under conditions of limited psychological support and ongoing stigma. Digital mental health interventions have the potential to offer accessible, confidential, and tailored support. However, their acceptability and design must be informed by the lived experiences of paramedics to ensure effectiveness. Objective: This study aimed to explore the experiences of trauma exposure among UK paramedics in the workplace and their views on the design and delivery of digital mental health interventions. Methods: Semi-structured interviews were conducted with 22 UK paramedics. Participants were recruited through purposive and snowball sampling. Interviews were transcribed verbatim and analyzed using reflexive thematic analysis. Ethical approval was obtained, and trauma-informed principles were applied throughout data collection and analysis. Results: Five key themes were identified: (1) It Has to Feel Easy to Use: highlighting the need for digital tools that reduce cognitive burden and are accessible during unpredictable shifts; (2) Make It Fit My Needs: calling for interventions specifically designed for paramedics, with lived-experience-informed language and delivery; (3) We Need to Talk to Each Other: describing a strong desire for peer connection while recognizing barriers such as stigma and shift pressures; (4) I Need to Know It's Safe: emphasizes the importance of anonymity, data privacy, and psychological safety; and (5) Support Needs to Feel Human: reinforcing the value of integrating digital tools with human connection and professional services. Participants expressed strong support for an app-based solution that offers anonymity, rapid accessibility, and flexibility, while preserving opportunities for human interaction. Conclusions: Paramedics face unique mental health challenges that are not adequately addressed by existing services. Digital mental health tools offer promise if they are carefully co-designed to reflect the realities of frontline work. Anonymity, usability, peer connection, and integration with existing support systems are critical to engagement. These findings offer actionable insights for the development of trauma-informed, context-sensitive digital mental health interventions for emergency service workers.
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 | 0,012 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,008 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 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 ».