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Enregistrement W4414780500 · doi:10.1080/00480169.2025.2561615

Psychological impacts and self-management by responders to emergency and disaster events involving animals: findings from a cross-sectional international survey

2025· article· en· W4414780500 sur OpenAlexaff
Susan Grey, Christopher B. Riley, Kirrilly Thompson, HE Squance, Naomi Cogger

Notice bibliographique

RevueNew Zealand Veterinary Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePosttraumatic Stress Disorder Research
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesUniversity of Nevada, Reno
Mots-clésPsychosocialCompromiseMindfulnessMental healthRecreationPsychological interventionPsychological trauma

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS: To examine the self-reported psychological impacts for professional and volunteer responders associated with attending animal-related emergencies and disasters, focusing on their experience and self-reported management. METHODS: An online survey of professional and volunteer responders to animal-related emergencies was shared via social media and international response organisations. Questions addressed demographic, training and event-related factors, perceptions of effects on well-being and post-event management recovery techniques. A particular event was recalled in free-text, and respondents indicated how they had been affected using free-text reflection and Likert scale assessment. The revised Impact of Event Scale (IES-R) was used to identify evidence of possible post-traumatic stress disorder (PTSD). Factors associated with the self-assessed binary outcome of compromised mental well-being (yes or no) were evaluated using single-predictor and multivariable logistic regression. RESULTS: Of 227 responses deemed sufficiently complete for analysis, participants' rescue experience ranged from 1-60 years; 67% identified as female. Most respondents (57%; 129/227) reported that the incident described affected their mental well-being. A multivariable model found female responders more likely than males to report compromised well-being (OR = 2.37, 95% CI = 1.25-4.57; p = 0.009). The presence of an animal injury (OR = 2.84, 95% CI = 1.44-5.75; p = 0.003), injuries to a member of the public (OR = 3.73, 95% CI = 1.68-8.99; p = 0.002), or a team member (OR = 8.65 95% CI 2.25-57.67; p = 0.006), increased the odds of self-reported adverse mental health outcomes. Six per cent (13/227) of respondents had an IES-R score for which partial PTSD may be a clinical concern, and 3% (7/227) had a score indicative of possible PTSD, including four with a score that has been associated with PTSD and long-term health consequences. Of those who tried well-being support techniques, 95% (187/197) ranked talking with friends, family or teammates as effective. Debriefing with the team or mentor was also effective (95%; 187/197). Socialising was effective for 88% (119/135), and mindfulness or meditation for 87% (91/105). CONCLUSION AND CLINICAL RELEVANCE: Responders to emergencies involving animals are at risk of psychological trauma associated with these events, potentially leading to the compromise of mental well-being. Psychosocial supports self-identified as helpful for recovery include talking with others, socialising, physical or recreational activity, debriefing, and mindfulness or meditation, but their effectiveness requires objective evaluation so that education on mitigation and recovery strategies is well-informed. ABBREVIATIONS: IES-R: Impact of Event Scale - Revised; PTSD: Post-traumatic stress disorder.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,447
Écart entre enseignants0,359 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations3
Publié2025
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Résumé présentoui

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