Posttraumatic Growth Following Suicide Bereavement: An Updated Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Posttraumatic growth (PTG) is personal growth which occurs due to experiencing a traumatic or extremely challenging event or crisis. As this review is an update, we aim to perform a contemporary search for demographic characteristics, correlational relationships, and facilitating as well as impeding factors of PTG in suicide bereaved individuals. Additionally, we aim to analyze and shed new light on inter- and intrapersonal (mal)adaptive factors in relation to PTG in individuals bereaved by suicide. Ten new studies from 2019 to 2024 were included after searching six databases. Combining these studies with the original review’s 11 studies meant 21 total studies were investigated (N = 4759 participants). A hierarchical meta-analysis examined impacts of demographic, loss-related, intrapersonal, and interpersonal variables on PTG. An extended analysis was also conducted to investigate intrapersonal and interpersonal (mal)adaptive factors’ effects on PTG. The original review’s findings were replicated showing consistent trends; time since loss, social support, and self-disclosure showed significant positive relationships with PTG. The extended analysis found intrapersonal and interpersonal adaptive factors to be significantly positively correlated to PTG while interpersonal maladaptive factors had a significant negative association with PTG. Interestingly, intrapersonal maladaptive factors showed no significant effect on PTG. This review highlights that implementing intrapersonal and interpersonal adaptive factors along with minimizing maladaptive factors could significantly aid PTG development for individuals bereaved by suicide. This is still a new field of study, so further exploration of facilitating and impeding factors of PTG is warranted.
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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 | 0,008 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,017 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».