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Enregistrement W4411435080 · doi:10.1080/20008066.2025.2479396

Identity in turmoil: Investigating the morally injurious dimensions of minority stress

2025· article· en· W4411435080 sur OpenAlexafffund
Andrew A. Nicholson, Sandhya Narikuzhy, Jakub Wolf, Mina Pichtikova, Magdalena Siegel, James Mirabelli, Taylor Hatchard, Niki Hosseini‐Kamkar, Ella Bawagan, Sophia L. Roth, Christina Mutschler, Ruth A. Lanius, Fardous Hosseiny, Kristen Eckstrand, Brigitte Lueger‐Schuster

Notice bibliographique

RevueEuropean journal of psychotraumatology · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLGBTQ Health, Identity, and Policy
Établissements canadiensLawson Health Research InstituteSt. Joseph’s Healthcare HamiltonUniversity of TorontoMcMaster UniversityRoyal Ottawa Mental Health CentreUniversity of OttawaWestern University
Organismes subventionnairesMinistère de la Défense NationaleAtlas Institute for Veterans and Families
Mots-clésShameMoral injuryStressorSexual minorityThematic analysisPsychologyMinority stressClinical psychologyStigma (botany)Mental healthQualitative researchSocial psychologySexual orientationPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Sexual and gender minorities (SGMs) are at an increased risk for developing mental health disorders due to their socially stigmatized identities. Minority stress (i.e. discrimination, identity nondisclosure, internalized stigma) has been shown to impact mental health outcomes among SGMs. Both distal and proximal minority stressors may serve as potentially morally injurious events (PMIEs), which may lead to moral injury and trauma/stressor-related symptoms. Critically, minority stress-related moral injury among SGMs has never before been explored using a mixed-methods approach.Methods: Thirty-seven SGM participants with diverse minority identities participated in the study. Using a convergent parallel mixed-methods design, we conducted semi-structured qualitative interviews, performed clinical assessments, and administered a comprehensive battery of quantitative measures. Here, we modified the Moral Injury Event Scale (MIES) for use with SGMs. Qualitative themes were extracted and then converged with MIES scores to investigate differential thematic presentations based on the quantitative intensity of SGM-related PMIEs.Results: Data analysis indicated four core themes related to moral injury among SGMs: shame (internalizing stigma), guilt, betrayal/loss of trust, and attachment injuries (rejection, altered sense-of-self, and social cognition). The qualitative presentation of these themes differed depending on MIES severity. Attachment injuries emerged as a unique core feature of moral injury among SGMs, whereby the remaining core themes align with previous moral injury research. Furthermore, quantitative analyses revealed that the level of exposure to and intensity of minority stress-related PMIEs was positively associated with hazardous alcohol use and trauma-related symptoms.Conclusions: This is the first mixed-methods study to investigate minority stressors as PMIEs, highlighting how these experiences may contribute to symptoms of moral injury among SGMs. Moral injury may serve as a valuable framework for better understanding trauma-related symptoms and mental health disparities among SGMs. These findings have the potential to inform novel treatment interventions aimed at addressing mental health burdens among SGMs.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,005
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,346 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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