Moral injury symptoms and related problems among service members and Veterans: A network analysis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Whether moral injury (MI) is distinct from posttraumatic stress disorder (PTSD) has been debated. Both result from events that often definitionally overlap (a potentially morally injurious event [PMIE] for MI, a Criterion A event for PTSD) and may promote similar dysfunctional experiences. Depressive symptoms may also follow such events and include outcomes common to both MI and PTSD. This study investigated the ways in which MI may be distinct from, and related to, PTSD and depression by examining networks consisting of MI-related outcomes (trust violation, shame, functioning), PTSD symptom clusters, and depression among those who reported experiencing a PMIE and those who did not. Methods: Two networks were estimated, consisting of PTSD symptoms, MI-shame-related outcomes, MI-trust-related outcomes, MI-related functioning, and depression in a sample of military personnel who did (n = 508) and did not (n = 123) experience a PMIE. Results: In both PMIE and non-PMIE networks, stronger connections existed within, versus across, constructs. The PMIE network was denser than the non-PMIE network and driven by more connections across constructs. Negative alterations in cognitions and mood (NACM) clusters of PTSD and MI-related functioning were strong bridges connecting PTSD, MI, and depression. Discussion: MI, PTSD, and depression appear to be distinct but related clinical phenomena. NACM and MI-related functioning partially explain the co-occurrence in these constructs and thus may be important treatment targets. The greater connections across constructs in the PMIE network supports the hypothesis that experiencing a PMIE may trigger dynamic interactions among PTSD, MI-related outcomes, and depression.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».