“Putting Down and Letting Go”: An Exploration of a Community-Based Trauma-Oriented Retreat Program for Military Personnel, Veterans, and RCMP
Notice bibliographique
Résumé
(1) Background: Current military members, veterans, and Royal Canadian Mounted Police (RCMP) experience higher rates of posttraumatic stress disorder (PTSD) and moral injury (MI). Trauma-oriented retreats have been offered as a means of addressing these concerns. This article aims to explore the impact of a non-evidence-based trauma-oriented retreat for the above populations experiencing PTSD or MI; (2) Methods: This qualitative study, nested within the larger mixed-methods pre/post longitudinal follow-up study, examined the experiences of 124 military members, veterans, and RCMP who participated in the retreat. Data were collected from semi-structured interviews and first-hand observations of the organization. Analysis was conducted using thematic analysis while being informed by realist evaluation principles; (3) Results: The results showed that important contextual elements were related to participants being ready, having multiple comorbidities and using the program as a first or last resort. Effectual mechanisms included a home-like setting; immersion; credibility of facilitators; experiential learning; an holistic approach; letting go, and reconnecting to self. Outcomes included: re-finding self, symptom management, social connection, and hope for a meaningful life. The gendered analysis suggested less favorable results; (4) Conclusions: Care is warranted as the evidence-base and effectiveness of trauma-oriented retreats yet needs to be established prior to broad use.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».