Greater prevalence of post‐traumatic stress disorder and depression in deployed Canadian Armed Forces personnel at risk for moral injury
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A link between moral injury (i.e., the psychological distress caused by perceived moral transgressions) and adverse mental health outcomes (AMHO) has been recently proposed. However, the prevalence of exposure to morally injurious events and the associated risk of experiencing AMHO remains understudied. METHOD: The impact of exposure to potentially morally injurious experiences (PMIEs) was explored in relation to past-year PTSD and MDD, using the 2013 Canadian Armed Forces Mental Health Survey dataset of Afghanistan mission deployed regular force and reserve personnel. A series of logistic regressions were conducted, controlling for relevant sociodemographic, military, deployment, and trauma-related variables. RESULTS: Over half of the deployed personnel endorsed at least one PMIE. Several demographic and military variables were associated with exposure to PMIEs. Those exposed to PMIEs demonstrated a greater likelihood of having past-year PTSD and MDD; feeling responsible for the death of Canadian or ally personnel demonstrated the strongest association with PTSD and MDD. Mental health training was not a moderator for PMIE exposure and AMHO. CONCLUSIONS: Exposure to PMIEs during deployments is common and represents an independent risk factor for past-year PTSD and MDD. Improved training that targets moral-ethical dilemmas and treatment interventions that address moral injury expressions is warranted.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».