Examining the associations among moral injury, difficulties with emotion regulation, and symptoms of PTSD, depression, anxiety, and stress among Canadian military members and Veterans: A preliminary study
Notice bibliographique
Résumé
LAY SUMMARY Moral injury (MI) refers to the distress experienced when people do, or do not, do something that goes against their morals or values. It can also occur when people perceive that their values have been betrayed. MI is associated with several mental health conditions, including posttraumatic stress disorder (PTSD), depression, and anxiety. A potential risk factor for MI may include difficulties with emotion regulation (ER). Difficulties with ER refers to the ability to manage emotions. It is associated with the same mental health conditions linked to MI, including PTSD. The purpose of this study was to examine whether difficulties with ER were associated with MI in a Canadian military personnel and Veteran sample. Participants completed several questionnaires assessing for MI, difficulties with ER, and other mental health symptoms, such as PTSD, while they were inpatients at a psychiatric hospital. It was found that MI and perceived betrayals were associated with symptoms of PTSD. Symptoms of PTSD, depression, and anxiety were also associated with one another. Difficulties with ER were also associated with symptoms of PTSD, depression, and anxiety but were not related to MI. The findings serve as a first step in examining potential risk factors of MI.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 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 ».