The relation between adverse childhood experiences and moral injury in the Canadian Armed Forces
Notice bibliographique
Résumé
Background: There is increasing evidence that moral injuries (MIs) may affect the mental health of Canadian Armed Forces (CAF) members and veterans. Despite knowledge suggesting that MIs are related to multiple negative mental health outcomes, including the onset of post-traumatic stress disorder (PTSD), it is unknown whether pre-traumatic variables, including the presence of childhood abuse, are related to MIs.Objective: This study seeks to investigate the potential relationship between adverse childhood experiences and later onset MI in military members.Methods: Thirty-three patients newly admitted to an inpatient unit for treatment of trauma-related disorders received a standardized self-assessment package, including the PTSD Checklist for DSM-5 (PCL-5), the Moral Injury Events Scale (MIES; adapted for the Canadian context), and the Adverse Childhood Experiences Questionnaire (ACE-Q), which is a retrospective measure of childhood abuse.Results: Analyses revealed a significant relation between childhood emotional abuse and the presence of MI in adulthood. Specifically, emotional abuse during childhood was correlated with total score on the MIES (p = 0.006) and with its two subscales, perceived betrayals (p = 0.022) and perceived transgressions (p = 0.016). These correlations remained significant when controlling for age and gender.Conclusions: Among CAF members and veterans, childhood events are related to the presence of MI during adulthood. These preliminary data are provocative in suggesting that emotional abuse during childhood may increase the likelihood of endorsing MI during adult military service. Further work is needed to identify pre-traumatic variables that may serve to increase risk or enhance resilience to the development of MI in military members.
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 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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».