I'm Not That Person: A Qualitative Study of Moral Injury in Forensic Psychiatric Patients
Notice bibliographique
Résumé
Few studies have examined how committing criminal acts of violence impacts the lives of perpetrators who were mentally ill at the time of offence and in which the act itself reflects behaviour that is uncharacteristic of the individual. Theoretical accounts and clinical reports describe a phenomenon termed moral injury, which profiles the deleterious emotional effects that can arise from actions that transgress moral beliefs and expectations. Shame, guilt, spiritual/existential conflict, and loss of trust are considered to be core symptoms of moral injury with growing empirical studies which examine moral injury in military and public safety worker samples. The extent to which these kinds of moral injury phenomena might be evident among mentally ill perpetrators was explored using a qualitative-methods approach in a sample of 19 adult participants hospitalized in a Canadian forensic programme inpatient service. The sample consisted of 13 male and 6 female patients, with a mean age of 36.2 years ( SD = 10.8), and the majority diagnosed with schizophrenia or schizoaffective disorder. A qualitative interview was conducted where participants were asked to describe feelings about the index offence, the effect it has had on their well-being, and how they have coped with having committed the offence. Using a reflexive thematic analysis process, 5 themes and 23 subthemes were generated that relate to the various resultant impacts. The five themes which emerged were (1) Living with the Emotional Aftermath; (2) Trying to Make Sense and Coming to Terms; (3) My Eyes Have Opened; (4) Facing the Music; and (5) Moving On. The findings are discussed in terms of their implications for understanding forensic inpatients who may be attempting to come to terms with violence they committed while mentally ill and for informing moral injury intervention strategies which might be adapted for forensic mental health services and public health recidivism prevention programmes.
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 | 0,018 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,023 | 0,020 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,008 |
| 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 ».