Risk Factors for Moral Injury Among Canadian Armed Forces Personnel
Notice bibliographique
Résumé
Objectives The traumatic nature of high-risk military deployment events, such as combat, is well-recognized. However, whether other service-related events and demographic factors increase the risk of moral injury (MI), which is defined by consequences of highly stressful and morally-laden experiences, is poorly understood. Therefore, the objective of this study was to examine determinants of MI in Canadian Armed Forces (CAF) personnel. Methods Data were obtained from the 2018 Canadian Armed Forces Members and Veterans Mental Health Follow-up Survey (CAFVMHS; unweighted n = 2,941). To identify military characteristics, sociodemographic variables, and deployment-related factors associated with increased levels of MI, a series of multiple linear regressions were conducted across deployed and non-deployed groups. Results When all variables were considered among the deployed personnel, rank, experiencing military related sexual trauma, child maltreatment (i.e., physical abuse, emotional abuse and neglect), and stressful deployment experiences were significant predictors of increased MI total scores (β = 0.001 to β = 0.51, p < 0.05). Feeling responsible for the death of an ally and inability to respond in a threatening situation were the strongest predictors of MI among stressful deployment experiences. Within the non-deployed sample, experiencing military-related or civilian sexual trauma and rank were significant predictors of increased MI total scores (β = 0.02 to β = 0.81, p < 0.05). Conclusion Exposure to stressful deployment experiences, particularly those involving moral-ethical challenges, sexual trauma, and childhood maltreatment were found to increase levels of MI in CAF personnel. These findings suggest several avenues of intervention, including education and policies aimed at mitigating sexual misconduct, as well as pre-deployment training to better prepare military personnel to deal effectively with morally injurious experiences.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».