Morally injurious events among aid workers: examining the indirect effect of negative cognitions and self-care in associations with mental health indicators
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Potentially morally injurious events (PMIE) are events that violate one's deeply held moral values or beliefs, and that have the potential to create significant inner conflict and psychological distress. PMIE have been recognized as an important psychological risk factor in many high-risk occupational groups. However, no study to date has investigated how PMIE relate to the mental health of aid workers. Furthermore, little is known about the mechanisms by which PMIE might be associated with mental health indicators. Methods: = 8.17). They completed an online questionnaire about their PMIE, trauma history, and mental health. A structural equation model was constructed to examine the roles of negative cognitions and subsequent self-care behaviors in the relationship between PMIE and PTSD symptoms, depression symptoms, and posttraumatic growth, above and beyond the contribution of potentially traumatic events. Results: Within the model, the indirect effect through negative cognitions fully accounted for the associations between PMIE and symptoms of PTSD and depression. For the association between PMIE and posttraumatic growth, two indirect effects emerged: the first through negative cognitions and subsequent self-care and, the second, through self-care alone. Discussion: This study highlighted PMIE as a novel psychological risk factor for aid workers and pointed to two possible mechanisms by which these events may lead to PTSD, depression, and posttraumatic growth. This study adds to the current understanding of how high-risk occupational groups adapt psychologically to PMIE.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».