Life and mental health in limbo of the Ukraine war: How can helpers assist civilians, asylum seekers and refugees affected by the war?
Notice bibliographique
Résumé
The terror spread by the war disrupts lives and severs families, leaving individuals and communities devastated. People are left to fend for themselves on multiple levels, especially psychologically. It is well documented that war adversely affects non-combatant civilians, both physically and psychologically. However, how the war puts civilians' lives in a limbo is an under-researched area. This paper focuses on three aspects: (1) how the mental health and well-being of Ukrainian civilians, asylum seekers, and refugees are affected by the war caused limbo; (2) what factors affect this process of being stuck in the limbo of war; and (3) how psychologists and helpers in the war-ridden and host countries can provide meaningful support. Based on the authors' own practical work with Ukrainian civilians, refugees, and professional helpers during the war, this paper provides an overview of multi-level factors that impact human psyches in a war, and possible ways to help those who are living in the war limbo. In this research and experiential learning-based review, we offer some helpful strategies, action plans, and resources for the helpers including psychologists, counselors, volunteers, and relief workers. We emphasize that the effects of war are neither linear nor equal for all civilians and refugees. Some will recover and return to a routine life while others will experience panic attacks, trauma, depression, and even PTSD, which can also surface much later and can prolong over the years. Hence, we provide experience-based ways of dealing with short-term and prolonged trauma of living with war and post-traumatic stress disorder (PTSD). Mental health professionals and other helpers in Ukraine and in host countries can use these helping strategies and resources to provide effective support for Ukrainians and for war refugees in general.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».