PeerOnCall: Evaluating Implementation of App-Based Peer Support in Canadian Public Safety Organizations
Notice bibliographique
Résumé
Public safety personnel (PSP), including correctional workers, firefighters, paramedics, police, and public safety communicators, are at increased risk for posttraumatic stress injury, yet face barriers in receiving timely support. Mobile health (mHealth) applications (apps) offer promising avenues for confidential, on-demand access to relevant information and support. The purpose of this study was to assess implementation of PeerOnCall, a new mHealth platform designed by and for PSP (the platform includes two parallel apps: one for frontline workers and one for peer support providers). A multi-site mixed methods implementation trial was conducted over 3−6 months in 42 public safety organizations across Canada. App usage trends were tracked through software analytics, and facilitators and barriers to app use were explored via interviews with organizational champions. Over 11,300 employees across 42 organizations were invited to use the PeerOnCall app over the trial period, with approximately 1759 PSP (15% of total) downloading the app. Variation within and across sectors was evident in app downloads and feature use. Approaches to communication (mode, timing, and messenger), and organizational culture related to mental health and help outreach affected uptake levels. PeerOnCall is a promising tool to facilitate access to peer support; however, culturally relevant strategies are needed to overcome barriers and integrate this tool into workplace practices.
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 | 0,022 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».