Moving Forward from Moral Injury: A Mixed Methods Study Investigating the Use of 3MDR for Treatment-Resistant PTSD
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Exposure to trauma and potentially morally injurious events may lead to moral injury (MI). The link between MI and posttraumatic stress disorder (PTSD) may have particularly relevant implications for treatment-resistant PTSD (TR-PTSD). Multi-modal Motion-Assisted Memory Desensitization and Reconsolidation (3MDR), a technology-assisted exposure-based trauma therapy that has been used in the treatment of PTSD, may also be an acceptable modality for patients in the treatment of TR-PTSD and MI. This proof-of-concept study aimed to investigate (1) whether MI co-occurs in military members (MMs) and veterans with TR-PTSD, and (2) the perspectives of MMs and veterans with TR-PTSD utilizing 3MDR for MI. METHODS: This study employed a mixed-methods clinical trial. Military Members and veterans participated in this study (N = 11) through self-reported questionnaires, video recordings of treatment sessions, and semi-structured interviews post-session and post-intervention, with longitudinal follow-up to 6 months. RESULTS: MI scores correlated with self-reported measures of mental health symptoms related to PTSD. The thematic analysis revealed three emergent themes: (1) Realities of War, (2) Wrestling Scruples, and (3) Moral Sensemaking. CONCLUSION: MI was highly correlated with TR-PTSD and themes regarding MI. This result, while preliminary, allows for the postulation that MI may be contributing to the continuation of PTSD symptoms in TR-PTSD, and that 3MDR may be an acceptable modality for addressing these symptoms in MMs and veterans.
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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 | 0,019 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».