Sexual assault services in the pandemic: Lessons learned
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic created many risks for sexual assault and intimate partner violence, also termed the “shadow pandemic”. At the same time, it created challenges for sexual assault healthcare teams, counsellors and clients needing to access acute services. The purpose of this descriptive qualitative study was to identify those challenges for sexual assault service providers, the impact of these challenges on services, clients and team members, and identify lessons learned for future pandemics. The participants were professionals from across Canada who provided either counselling or healthcare services to clients after they experienced recent sexual assaults. Semi-structured interviews were used and then content analysis was conducted to identify themes and compare experiences. Common themes from both counselling and healthcare were identified, most notably that the initial lockdown messaging created risks for clients. Messaging stated to only come to Emergency if in urgent need and they minimized the importance of their assaults. Visit volume thus dropped for the first few months but resumed and even became higher than pre-pandemic in some communities. Healthcare staff struggled to be seen as an essential service initially, but those affiliated with Emergency departments were able to continue in-person examinations and treatment. The nurses noted that the clients who did come had more serious and life-threatening injuries such as strangulation attempts, more mental health issues, and more often were in the context of intimate partner violence.
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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 | 0,015 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,007 |
| Communication savante | 0,009 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».