Traumatic brain injury and intimate partner violence: Addressing knowledge and service gaps among indigenous populations in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Traumatic brain injury (TBI) is a serious consequence of intimate partner violence (IPV) that is often overlooked. In the case of Indigenous women in Canada the challenges are broad, multidimensional, and left almost entirely unexplored. Given the elevated rates of violence and injury experienced by women exposed to IPV and the increased levels of physical assault among Indigenous women in Canada, it is important to understand the unique experiences and service needs of these women. This study sought to identify barriers and facilitating factors for TBI-sensitive service provision for Indigenous women experiencing IPV. Method: As part of a larger national stakeholder consultation process to develop a TBI educational toolkit for IPV service providers, input from Indigenous stakeholders was specifically sought to allow for insights into unique challenges and strengths related to this population. Interviews and focus groups were conducted with IPV direct-service providers, support professionals, and advocates working with Canadian First Nations and Inuit women. Findings: Findings suggest that multiple intersections of marginalization, shame and stigma, and colonization, coupled with significant barriers to service provision in remote communities are such that solutions generated for urban-based settler populations are ineffective. Conclusions: Recommendations include a widespread educational campaign to raise awareness of the seriousness of TBI among Indigenous women exposed to IPV. Education is particularly important among healthcare and direct service providers, survivors and their families and communities, legal professionals and child protection agencies, and Indigenous and settler government bodies. Future research should focus on expanding our understanding of this complex issue and developing culturally sensitive, community-based supports.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».