Posttraumatic stress symptom profiles of aid workers: Identifying risk and protective factors.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Researchers have documented elevated rates of posttraumatic stress disorder (PTSD) in aid workers. Yet, few have investigated the heterogeneity of PTSD presentations in this population. This study examined clinically relevant patterns of PTSD symptomatology in aid workers and examined whether factors such as the degree of trauma exposure (e.g., morally injurious events), social support, and sociodemographic and work characteristics predict symptom profiles. METHOD: Participants were 243 aid workers who had completed 8.2 assignments on average. They completed measures of trauma exposure, PTSD symptoms, and various types of social support. Latent profile analysis was used to identify PTSD symptom profiles using PCL-5 subscale scores. Next, profiles were compared on 15 potential risk and protective factors. RESULTS: Five profiles were identified: a no PTSD profile (49.4%), a low subclinical PTSD profile (21.8%), a dysphoric subclinical PTSD profile (5.8%), an intermediate clinical PTSD profile (14.8%), and a severe clinical PTSD profile (8.2%). Profiles differed in terms of witnessed traumatic events, morally injurious exposure, social support adequacy, age, number of assignments, types of assignments, and organizational support. CONCLUSIONS: This study is the first to identify distinct patterns of PTSD symptomatology in aid workers and to investigate novel psychological risk factors such as potentially morally injurious events. Overall, these findings provide further insight into the risk and protective factors for the psychological well-being of aid workers as well as avenues for improving the psychological assessment and support. (PsycInfo Database Record (c) 2023 APA, all rights reserved).
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».