Outcomes of Internet-Delivered Cognitive Behavioural Therapy Tailored for Canadian Public Safety Personnel Among Indigenous and White Clients
Notice bibliographique
Résumé
Indigenous Peoples and public safety personnel are two groups that report very high rates of mental health challenges. Internet-delivered cognitive behavioural therapy is an effective treatment for various mental health challenges with promising results among Indigenous clients and public safety personnel. However, research on the mental health of Indigenous public safety personnel and the treatment of mental health challenges among Indigenous public safety personnel is extremely scarce. In the current study—using questionnaire responses and program usage data—we compared outcomes of internet-delivered cognitive behavioural therapy (i.e., symptom change, program use, and treatment satisfaction) among 35 Indigenous and 356 White public safety personnel in Canada (N = 391) to assess whether Indigenous public safety personnel benefit similarly to White public safety personnel from internet-delivered cognitive behavioural therapy. Data analyses included multiple imputation, chi-square analyses, independent-samples t-tests, and ANCOVAs for various outcomes. We also present several illustrative quotes from Indigenous clients. Our results show elevated pre-treatment symptoms among Indigenous public safety personnel but no differences between ethnic groups with respect to symptom change, program use, or treatment satisfaction. Our findings provide preliminary evidence that internet-delivered cognitive behavioural therapy can be effective among Indigenous public safety personnel. However, we discuss several important caveats, limitations, and considerations for future efforts to develop, adapt, deliver, and evaluate psychological interventions for Indigenous public safety personnel and other Indigenous populations.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».