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Enregistrement W3180459016 · doi:10.1002/jclp.23205

Patterns of distress associated with exposure to potentially morally injurious events among Canadian Armed Forces service members and Veterans: A multi‐method analysis

2021· article· en· W3180459016 sur OpenAlexaffabout
Stephanie A. Houle, V Colin, Rakesh Jetly, Andrea R. Ashbaugh

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Psychology · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePosttraumatic Stress Disorder Research
Établissements canadiensRoyal Ottawa Mental Health CentreUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyPsychopathologyClinical psychologyRuminationMoral injuryThematic analysisDistressMilitary personnelMental healthQualitative researchPsychiatrySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: This study describes patterns of distress associated with exposure to potentially morally injurious experiences (PMIEs) in a Canadian military sample. METHOD: Thematic analysis was performed on interviews from PMIE-exposed military members and Veterans. Participants also completed structured diagnostic interviews, and measures of trauma exposure and psychopathology. Multiple regression examined associations among these variables. Information on pharmacological treatment and past diagnoses are reported. RESULTS: Eight qualitative themes were identified: changes in moral attitudes, increased sensitivity and reactivity to moral situations, loss of trust, disruptions in identity, disruptions in spirituality, disruptions in interpersonal relatedness, rumination, and internalizing and externalizing emotions and behaviors. Self-report data revealed that degree of PMIE exposure was meaningfully associated with posttraumatic stress disorder. CONCLUSION: Qualitative but not quantitative findings supported existing models of moral injury (MI). Additional research is needed to examine the impact of PMIE type on mental health, and to test basic assumptions of MI theory.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,386
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,142
Tête enseignante GPT0,509
Écart entre enseignants0,367 · 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.

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

Citations19
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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