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Enregistrement W3010275189 · doi:10.3389/fpsyg.2020.00310

The Role of Moral Injury in PTSD Among Law Enforcement Officers: A Brief Report

2020· article· en· W3010275189 sur OpenAlexaff
Konstantinos Papazoglou, Daniel M. Blumberg, Victoria Briones Chiongbian, Brooke McQuerrey Tuttle, Katy Kamkar, Brian A. Chopko, Beth Milliard, Prashant Aukhojee, Mari Koskelainen

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychology · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePosttraumatic Stress Disorder Research
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental HealthUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMoral injuryLaw enforcementPsychologyCompassion fatigueCompassionPosttraumatic stressClinical psychologyPsychiatrySocial psychologyLawPolitical scienceBurnout

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Exposure to critical incidents and hence potentially traumatic events is endemic in law enforcement. The study of law enforcement officers’ experience of moral injury and their exposure to potentially morally injurious incidents, and research on moral injury’s relationship with different forms of traumatization (e.g., compassion fatigue, posttraumatic stress disorder) are in their infancy. The present study aims to build on prior research and explores the role of moral injury in predicting posttraumatic stress disorder (PTSD) and its clusters thereof. To this end, a sample of law enforcement officers (N = 370) from the National Police of Finland was recruited to participate in the current study. Results showed that moral injury significantly predicted PTSD as well as its diagnostic clusters (i.e., avoidance, hyperarousal, re-experiencing). The aforementioned role of moral injury to significantly predict PTSD and its clusters were unequivocal even when compassion fatigue was incorporated into the path model. Clinical, research, and law enforcement practice implications are discussed.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,552
Score d'incertitude au seuil0,728

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,328 · 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 tête enseignante, 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

Citations96
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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