Identity in turmoil: Investigating the morally injurious dimensions of minority stress
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,006 | 0,012 |
| 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 | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».