The Shadow Pandemic: A Qualitative Exploration of the Impacts of COVID-19 on Service Providers and Women Survivors of Intimate Partner Violence and Brain Injury
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Intimate partner violence (IPV) affects up to 1 in 3 women over their lifetime and has intensified during the COVID-19 pandemic. Although most injuries are to the head, face, and neck, the intersection of IPV and brain injury (BI) remains largely unrecognized. This article reports on unexplored COVID-19-related impacts on service providers and women survivors of IPV/BI. OBJECTIVES: To explore the impact of the COVID-19 pandemic on survivors and service providers. PARTICIPANTS: Purposeful sampling through the team's national Knowledge-to-Practice (K2P) network and snowball sampling were used to recruit 24 participants across 4 categories: survivors, executive directors/managers of organizations serving survivors, direct service providers, and employer/union representatives. DESIGN: This project used a qualitative, participatory approach using semistructured individual or group interviews. Interviews were conducted via videoconferencing, audio-recorded, and transcribed. Transcripts were thematically analyzed by the research team to identify themes. FINDINGS: COVID-19 has increased rates and severity of IPV and barriers to services in terms of both provision and uptake. Three main themes emerged: (1) implications for women survivors of IPV/BI; (2) implications for service delivery and service providers supporting women survivors of IPV/BI; and (3) key priorities. Increased risk, complex challenges to mental health, and the impact on employment were discussed. Adaptability and flexibility of service delivery were identified as significant issues, and increased outreach and adaptation of technology-based services were noted as key priorities. CONCLUSIONS: The COVID-19 pandemic has intensified IPV/BI, increased challenges for women survivors and service providers, and accentuated the continued lack of IPV/BI awareness. Recommendations for service delivery and uptake are discussed.
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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 | 0,008 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».