MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4414694734 · doi:10.1177/20552076251384142

Views on the usability and usefulness of the PeerConnect app among Ontario public safety professionals

2025· article· en· W4414694734 sur OpenAlexafffundabout
Gillian Foley, Marcella Siqueira Cassiano, Rosemary Ricciardelli

Notice bibliographique

RevueDigital Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensUniversity of WinnipegMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesGovernment of Ontario
Mots-clésUsabilityThe InternetMental healthPeer supportSample (material)Public accessOccupational safety and healthSuicide prevention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Public safety professionals (PSPs) (e.g. police officers, correctional workers, and paramedics) are regularly exposed to potentially psychologically traumatic events that leave them vulnerable to occupational and posttraumatic stress injuries. In response, PSP organizations have developed and implemented peer support programs, as well as peer support apps, to promote health awareness among workers. This study was designed to evaluate the usability, usefulness, efficacy (i.e. self-reported mental health), and thoughts moving forward on whether to continue providing the PeerConnect app. A sample of PSPs ( N = 455) from across 28 PSP organizations in Ontario, Canada, specifically 14 police services, 13 emergency services, and the Ontario provincial correctional service, participated in an online survey intended to explore PSPs’ views and experiences with the app. Of the 455 PSPs surveyed, 226 were PeerConnect users, and 229 were non-users. A series of t -tests and chi-square tests were conducted to compare users and non-users. Overall, the Connect feature was the most used by the PSPs. Among Connect users, 74.8% used the feature primarily to provide peer support, while 21.8% used the feature primarily to receive peer support. When assessing the usefulness of the app, 70.8% of app users were satisfied with the app, although only 40.3% of users found the app “extremely” or “very” useful in serving their well-being. When asked whether their organization should continue providing access to PeerConnect, 88.9% of users believed so. Findings demonstrate that PSPs who used PeerConnect were generally satisfied with the app and its features; however, there were barriers, such as a lack of internet access at work, that may have prevented non-users from using the app and highlighted the need for refinements in design, implementation, and integration into organizational culture. In response, we suggest public safety organizations consider finding innovative ways to continue to offer peer support opportunities for PSPs.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,674
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,103
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,287 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueDigital HealthMême sujetDigital Mental Health InterventionsTravaux en français237 207