Event-related Factors, Altruism, and Substance Use in Traumatization of Hurricane Student Volunteers: A Bayesian Model for the Follow-up Running Head: Bayesian Analysis of Disaster Traumatization
Notice bibliographique
Résumé
In surging disaster research, trauma psychologists called for more longitudinal investigation on factors related to resilience/lower traumatization for populations exposed to collective trauma. Little research has employed a Bayesian approach, a means with advantages in small samples and dichotomized endpoints. The present study addressed these needs with a two-wave survey on hurricane volunteers to demonstrate pathways to traumatization after deadly disasters. A survey was conducted at three months (Wave-1) and six months (Wave-2) after hurricane Katrina and Rita (H-KR) (N=201). Standardized instruments were used to assess posttraumatic stress symptoms (PTSS) altruism, substance use for coping, and event-related factors in Wave-1 and posttraumatic stress disorder (PTSD) in Wave-2. Bayesian structural equation modeling (Bayesian-SEM) was performed to evaluate the role of altruism and using substances to cope with Wave-2 PTSD. Traumatization was identified in 18% of participants, showing a significant increase in Wave-1 and a 12% decrease, albeit non-significant, in Wave-2. Supported by all Model fit indices, the final solution of Bayesian-SEM showed no direct overtime effect of altruism and substance use, but the indirect effects through the enhancing role of Waves-1 PTSS, on Wave-2 PTSD. Contrary to cross-sectional studies, no protection from peritraumatic positive emotions was observed. These findings emphasize the importance of longitudinal post-disaster research. Given the new evidence on volunteers' traumatization, altruism, and substance use during times of crisis with limited resources, further investigation among volunteers is crucial. The absence of identified protective factors in volunteers raises concerns for future implications in trauma psychology theory, research, and practice.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».