The mental health of staff at violence against women organizations during the COVID-19 pandemic: Findings from a mixed-methods study of service providers in Canada’s largest city
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Staff at violence against women (VAW) organizations provide essential services for survivors of violence. The increase in VAW during the COVID-19 pandemic placed additional pressures on VAW staff. We investigated the impacts of the pandemic on the mental health of VAW staff in the Greater Toronto Area to inform recommendations for policy and practice. METHODS: We conducted a community-based, mixed-methods study on the processes, experiences, and outcomes of adapting VAW programming during the pandemic using a sequential explanatory approach. Throughout 2021, we conducted a survey of direct support and leadership staff who worked on VAW services ("VAW staff") followed by semi-structured interviews with VAW staff purposively sampled from the survey. We descriptively analyzed quantitative survey data on the mental health of 127 VAW staff. We then applied thematic analysis to qualitative data from 18 interviews with VAW staff. We used the qualitative data to support interpretation and enrich the quantitative findings regarding staff mental health. RESULTS: In the survey, 81% of leadership and 61% of direct support staff indicated that their work was more distressing during the pandemic. Participants reported moderate symptoms of vicarious trauma and mild symptoms of anxiety and depression. We generated three themes from the qualitative data to help explain these findings: (1) challenges related to changing work environments; (2) distress over not meeting client needs; and (3) difficulties in adapting self-care strategies in response to pandemic stressors. CONCLUSION: VAW organizations require increased resources and flexible funding to hire and retain more staff to respond to higher and more complex caseloads during public health emergencies. With more structural supports in place, VAW organizations could create more time and space to develop their trauma-informed organizational practices: for example, establishing a culture of connection and learning among staff virtually and in-person and facilitating a range of self-care opportunities.
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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 | 0,008 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 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 ».