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Enregistrement W4410734844 · doi:10.1177/17455057251338484

The mental health of survivors of violence against women who accessed supportive services during the COVID-19 pandemic: A narrative thematic analysis

2025· article· en· W4410734844 sur OpenAlexafffundabout
Bridget Steele, Priya Shastri, Catherine Moses, Élizabeth Tremblay, Monique Arcenal, Patricia O’Campo, Robín Masón, Janice Du Mont, Maria Hujbregts, Amanda Sim, Alexa R. Yakubovich

Notice bibliographique

RevueWomen s Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntimate Partner and Family Violence
Établissements canadiensNova Scotia Health AuthoritySt. Michael's HospitalMcMaster UniversityWomen's College HospitalPublic Health OntarioDalhousie UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchSt. Michael’s Hospital Foundation
Mots-clésMental healthThematic analysisPopulationShameAnxietyMedicinePublic healthPandemicNarrative inquiryPsychologyFeelingPsychiatryQualitative researchNarrativeGerontologyNursingCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Environmental healthSocial psychologyDiseaseSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Violence against women (VAW) is a pervasive public health problem in Canada with detrimental impacts on the mental health of survivors. The COVID-19 pandemic led to an increase in the incidence and severity of VAW, deterioration in population level mental health and well-being, and exacerbated barriers to accessing health and social services. People who were already vulnerable to mental illness or people experiencing marginalization across social factors experienced even greater challenges with their mental health. OBJECTIVES: We aimed to understand the mental health of VAW survivors accessing services during the pandemic and how experiences differed across diverse life histories and sociodemographic factors. DESIGN: We conducted interviews from April to September 2021, with 10 adult women who had accessed at least one VAW service in the Greater Toronto Area since March 11, 2020. These data were collected as part of a community-based study on the processes, experiences, and outcomes of adapting VAW programming during the COVID-19 pandemic. Participants were sampled through staff contacts at VAW organizations to represent a diverse cross-section of sociodemographic factors and types of services accessed. METHODS: We used narrative thematic analysis to analyze our interview data and identified how life histories and sociodemographic factors intersected with themes about their mental health. RESULTS: The research team identified four narrative themes pertaining to survivor mental health: (1) new and exacerbated anxiety, depression, and substance use, (2) feelings of hopelessness and mental exhaustion, (3) shame and low self-esteem, and (4) resiliency. Survivor's experiences across these themes differed based on personal factors and life histories (e.g. being a newcomer, being a mother, experiences of childhood trauma and abuse, living with a disability, and socioeconomic status). CONCLUSION: During the pandemic, survivors experienced greater mental health needs and at the same time encountered greater challenges in accessing support, which had significant consequences for their mental well-being. Services that support VAW survivors (as essential services) require increased funding and resources to offer effective, accessible, and timely support that improves the lives of survivors. This support must consider survivors' unique needs based on personal factors and life histories during and beyond public health emergencies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,357 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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