MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4414180501 · doi:10.1192/j.eurpsy.2025.1986

Navigating Grief in Wartime: Needs Assessment and Help-Seeking Behaviors among Bereaved in Ukraine

2025· article· en· W4414180501 sur OpenAlexaboutno aff
Iryna Leshchuk, But, Ye.S. Zelenko, Олена Хаустова, Олег Чабан, Iryna Frankova

Notice bibliographique

RevueEuropean Psychiatry · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueGrief, Bereavement, and Mental Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGriefPsychoeducationComplicated griefQuarter (Canadian coin)Social supportTraumatic grief

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Traumatic losses are prevalent during armed conflicts and known to be a risk factor for prolonged grief disorder (Shevlin et al., 2024). Social support and psychoeducation are protective factors for prolonged grief disorder (Al-Gamal et al., 2018). Ukrainians are known to avoid seeking help or support after exposure to traumatic events (Quirke et al., 2021). Not much is known about help-seeking and supporting behavior following the loss of a loved one amidst the ongoing war in Ukraine. Objectives The aim of this exploratory study was to assess the experiences, needs, and help-seeking behavior of those in bereavement and those supporting them during the war in Ukraine. Methods An online questionnaire was designed by co-authors; data was collected in November 2023 via phone calls among users of the Opinion Internet panel by Factum Group Ukraine. Inclusion criteria were: a) Ukrainians aged 18-55; b) Internet users residing in Ukrainian cities with more than 50,000 residents before the full-scale invasion; c) those who currently live in Ukraine or abroad. The survey evaluated respondents’ experiences of enduring the loss of a loved one and supporting persons in grief after the full-scale invasion of Ukraine, as well as the need for support and information about the grieving process. Results Fifty-three percent of survey respondents (n=400) were female. A quarter of the respondents lost a loved one since February 24, 2022 (15% due to death, 14% due to violent death, 5% missing in action), while 9% refused to respond. Among those in bereavement, the majority (63%) reported that it was vital for them to better understand their own grief process. One-third reported the need for additional support in coping with the loss. One-fifth (21%) of those experiencing loss sought support as the experience became unbearable. Among those seeking professional care, there was a difference in the frequency of approaching different specialists. Twenty percent of the respondents reported that they did not seek help but were willing to. The majority of respondents (62%) reported supporting a person who experienced loss. However, only 49% of them felt confident enough to do so. The majority (82%) of respondents said that they considered it important to have information on ways to support loved ones in grief. Conclusions Despite the fact that a third of people required support and care while experiencing a loss, only 1 in 5 approached mental health professionals or other healthcare specialists. Half of those who wanted to support their loved ones did not feel confident enough. Raising awareness among the population about the process of coping with loss, normalizing seeking support, and providing possible options for supporting people in grief is of high importance for the people of Ukraine affected by the full-scale war. Disclosure of Interest None Declared

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,340 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEuropean Psychiatry→Même sujetGrief, Bereavement, and Mental Health→Travaux en français237 207→