The Impact of Unresolved Family-of-Origin Trauma on Marital Vulnerability: A Narrative Analysis
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to explore how unresolved trauma from the family of origin contributes to vulnerability in adult marital relationships, as narrated by individuals with early adverse experiences. Using a qualitative narrative research design, the study involved semi-structured interviews with 22 adult participants (12 women, 10 men) residing in Canada, all of whom self-identified as having experienced significant trauma in their family of origin. Participants were selected through purposive sampling to ensure diversity in marital status and background. Interviews continued until theoretical saturation was achieved and were audio-recorded, transcribed verbatim, and analyzed using thematic narrative analysis. NVivo software was used to facilitate coding and pattern recognition across transcripts. Analysis revealed three overarching themes: (1) Emotional Echoes of the Past, including internalized shame, hypervigilance, and emotional disconnection; (2) Intergenerational Transmission of Dysfunction, encompassing the repetition of conflict patterns, projection onto partners, and distorted marital roles; and (3) Struggles Toward Healing and Relational Resilience, characterized by efforts to break cycles, rebuild emotional literacy, and reprocess family narratives. Participants' stories illustrated how unresolved trauma shaped emotional regulation, attachment, and relational roles, while also highlighting transformative strategies employed to foster marital growth and stability. Unresolved family-of-origin trauma significantly influences marital vulnerability through embedded emotional and behavioral patterns. However, individuals are also capable of relational healing through narrative reconstruction, boundary-setting, and conscious re-engagement with emotional intimacy. The findings underscore the importance of trauma-informed approaches in marital therapy and advocate for deeper clinical attention to clients’ family histories and narrative frameworks.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,025 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».