Identifying potentially morally injurious events from the Veteran perspective: A qualitative descriptive study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Current conceptualizations of potentially morally injurious events (PMIEs) emphasize war atrocities. However, additional research on the breadth of PMIEs could inform provision of patient-centred care for those experiencing moral injury. This study sought to gain a more in-depth understanding of Veterans' experiences surrounding PMIEs. Methods: Semi-structured, in-depth individual interviews were conducted with 32 Veterans who agreed or strongly agreed that they witnessed, did not stop (despite believing they could have), did things they felt were morally wrong during their time in a war zone, or any combination of these. Participants were asked what is important to know about such events and probed to describe the events in whatever level of detail they felt comfortable. Applied thematic analysis was used to code and analyze the data, including structural and content coding. Coding discrepancies were resolved by mutual consensus. Results: In addition to war atrocities, analyses revealed types of events that may be overlooked as potentially morally injurious but that were salient to Veterans: 1) fraud, waste, and abuse, 2) animal cruelty, 3) bullying and reputation smearing, 4) infidelity, 5) racism and sexism, 6) morally abhorrent practices, and 7) events outside the military. Veterans also reported and described multiple events at once or over time given multiple deployments and time in service rather than identifying a single specific PMIE. Discussion: The field would benefit from an operationalization of PMIEs not only grounded in empirical data and meaningful to clinicians but that also accounts for the perspectives of the Veterans who experienced PMIEs.
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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 | 0,012 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,008 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».