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Enregistrement W4280520776 · doi:10.3389/fpsyt.2022.892320

Risk Factors for Moral Injury Among Canadian Armed Forces Personnel

2022· article· en· W4280520776 sur OpenAlexaffabout
Bethany Easterbrook, Rachel A. Plouffe, Stephanie A. Houle, Aihua Liu, Margaret C. McKinnon, Andrea R. Ashbaugh, Natalie Mota, Tracie O. Afifi, Murray W. Enns, J. Don Richardson, Anthony Nazarov

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychiatry · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePosttraumatic Stress Disorder Research
Établissements canadiensUniversity of ManitobaDouglas Mental Health University InstituteUniversity of OttawaWestern UniversityMcMaster UniversityDeer Lodge CentreHomewood Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMoral injuryMilitary personnelMilitary deploymentFeelingMedicineMental healthMilitary serviceClinical psychologyPsychiatryPsychologySoftware deploymentNeglectIntervention (counseling)Social psychologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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), Charge 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 enseignants0,256
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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,286 · 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

Citations13
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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