“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 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 | 0,007 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».