A role identity perspective on paramedic mental health
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Role identity theory explains that people derive a sense of purpose and meaning from holding social roles, which, in turn, is linked with health and well-being. Paramedics have a respected role in society but high rates of mental illness. I used role identity theory to explore what might be contributing to poor mental health among paramedics. Objectives My objectives were to estimate the prevalence of Post-Traumatic Stress Disorder (PTSD), depression, and anxiety; assess for relationships with a measure of paramedic role identity; and finally, explore how role identity conflict could lead to distress. Methods I used a mixed methods approach situated in a single paramedic service in Ontario, Canada, distributing a cross-sectional survey during the fall 2019/winter 2020 Continuing Medical Education (CMEs) sessions while also interviewing a purposively selected sample of 21 paramedics. The survey contained a demographic questionnaire, a battery of self-report measures, and an existing paramedic role identity scale. Each interview was transcribed verbatim and analyzed thematically with role identity theory as a conceptual framework. Results In total, 589 paramedics completed the survey (97% of CME attendees), with 11% screening positive for PTSD, 15% for major depressive disorder, 15% for generalized anxiety disorder, and 25% for any of the three. Full-time employees, women, those with ‘low’ self-reported resilience, and current or former members of the peer support team were more likely to screen positive. The dimensions of paramedic role identity were not associated with an increased risk; however, I defined a framework through the interviews wherein chronic, identity-relevant disruptive events contribute to psychological distress and disability. Conclusions Our prevalence estimates were lower than have been previously reported but point to a mental health crisis within the profession. Role identity theory provided a useful framework through which to reconceptualize stressors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,035 | 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 tête enseignante, 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 ».