Moral injury associated with increased odds of past-year mental health disorders: a Canadian Armed Forces examination
Notice bibliographique
Résumé
Background: Potentially morally injurious experiences (PMIEs) are common during military service. However, it is unclear to what extent PMIEs are related to well-established adverse mental health outcomes.Objective: The objective of this study was to use a population-based survey to determine the associations between moral injury endorsement and the presence of past-year mental health disorders in Canadian Armed Forces (CAF) personnel and Veterans.Methods: Data were obtained from the 2018 Canadian Armed Forces Members and Veterans Mental Health Follow-up Survey (CAFVMHS). With a sample of 2,941 respondents, the weighted survey sample represented 18,120 active duty and 34,380 released CAF personnel. Multiple logistic regressions were used to assess the associations between sociodemographic characteristics (e.g. sex), military factors (e.g. rank), moral injury (using the Moral Injury Events Scale [MIES]) and the presence of specific mental health disorders (major depressive episode, generalized anxiety disorder, panic disorder, social anxiety disorder, PTSD, and suicidality).Results: While adjusting for selected sociodemographic and military factors, the odds of experiencing any past-year mental health disorder were 1.97 times greater (95% CI = 1.94–2.01) for each one-unit increase in total MIES score. Specifically, PTSD had 1.91 times greater odds (95% CI = 1.87–1.96) of being endorsed for every unit increase in MIES total score, while odds of past-year panic disorder or social anxiety were each 1.86 times greater (95% CI = 1.82–1.90) for every unit increase in total MIES score. All findings reported were statistically significant (p < .001).Conclusion: These findings emphasize that PMIEs are robustly associated with the presence of adverse mental health outcomes among Canadian military personnel. The results of this project further underscore the necessity of addressing moral injury alongside other mental health concerns within the CAF.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».