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Enregistrement W3196045912 · doi:10.1177/00938548211039877

“Trapped in their Shame”: A Qualitative Investigation of Moral Injury in Forensic Psychiatry Patients

2021· article· en· W3196045912 sur OpenAlexaff
Sophia L. Roth, Aamna Qureshi, Heather M. Moulden, Gary Chaimowitz, Ruth A. Lanius, Bruno J. Losier, Margaret C. McKinnon

Notice bibliographique

RevueCriminal Justice and Behavior · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychopathy, Forensic Psychiatry, Sexual Offending
Établissements canadiensWestern UniversityMcMaster UniversityHomewood Research InstituteSt. Joseph’s Healthcare Hamilton
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésShameMoral injuryPsychologyThematic analysisMoralityVulnerability (computing)PopulationFeelingQualitative researchPoison controlSuicide preventionInjury preventionForensic psychiatrySocial psychologyHuman factors and ergonomicsPsychiatryClinical psychologyMedicineMedical emergencyComputer securitySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Individuals who engage in criminal behavior for which they are found not criminally responsible (NCR) may be at increased vulnerability to experience moral pain and, in extreme circumstances, moral injury after regaining insight into the consequences of their behavior. Yet, almost no research exists characterizing the nature, severity, or impact of moral pain in this population. Semi-structured interviews were conducted with nine forensic psychiatric patients and 21 of their care providers. Narratives were explored using thematic analysis. Findings demonstrate that NCR patients endorse symptoms consistent with moral injury, including feelings of guilt toward victims, shame for one’s behavior, and a loss of trust in one’s morality. Moral pain is a strong driver of behavior and must be understood as part of a constellation of factors influencing criminality, risk, and recovery. Future research must develop adequate tools to measure and characterize offense-related moral injury to understand its impact on this population.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,298 · 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'admission1
Résumé présentoui

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