‘Things that shouldn’t be’: a qualitative investigation of violation-related appraisals in individuals with OCD and/or trauma histories
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Cognitive models of mental contamination (i.e. feelings of internal dirtiness without contact with a contaminant) propose that these feelings arise when individuals misappraise a violation. However, an operational definition of ‘violation’ and identification of specific violation misappraisals is limited. Aims: This study’s aim was to elaborate on cognitive models using qualitative data from those with lived experience to fill these gaps. Method: Twenty participants with a diagnosis of obsessive-compulsive disorder and/or a trauma history took part in a semi-structured interview about violation. Grounded theory was used to analyse interview transcripts. Discussion: Three categories emerged, each with several themes – qualities of violation , violation-related appraisals , and violation-related behaviours . Different violation-related appraisals were associated with different emotions and urges. Specific self-focused appraisal sub-themes (i.e. permanence of consequences ; self-worth ; responsibility, self-blame and regret ) were most closely related to emotions tied to mental contamination. These findings support and expand upon existing cognitive models of mental contamination, identifying key violation-related appraisals and differentiating between mental contamination-related appraisals and those related to other emotional sequelae. Future quantitative and experimental research can evaluate the potential of these appraisals as intervention targets.
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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 | 0,013 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,012 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| 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 ».