Treatment stigma mediates relationships between morally injurious events and depression, PTSD and anxiety symptoms
Notice bibliographique
Résumé
Background: Morally injurious events (MIEs), encompassing personal transgressions, witnessing others commit transgressions, or experiencing betrayal by leaders, can conflict with one's moral/ethical principles, evoking outrage and profound mistrust. Although MIEs are associated with depression, PTSD, and anxiety, the mechanisms linking MIEs to psychiatric symptomatology remain unclear, especially among civilians in times of collective trauma.Objective: This study explored one potential mechanism: stigma toward mental-health treatment, which can deter help-seeking and exacerbate guilt, shame, and mistrust.Method: We focused on civilians (N = 1,052) exposed to MIEs in conflict zones in southern and northern Israel following the 7 October 2023 attack. Participants were recruited using an online platform and assessed for depression, PTSD, and anxiety symptoms. We hypothesised that stigma toward treatment would mediate relationships between MIE exposure levels and depression, PTSD, and anxiety symptoms.Results: Results showed high MIE exposure levels and symptomatology among civilians in conflict zones. Moreover, we found significant indirect effects of stigma toward treatment on all three symptom types.Conclusions: Our findings suggest that while MIEs directly link to symptoms, stigma toward treatment plays a significant role in understanding this link. These findings emphasise the importance of addressing stigma toward treatment for individuals experiencing MIEs and underscore the need for targeted interventions in conflict zones.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».