Combined programming to support women-identified survivors of domestic violence experiencing co-occurring problematic substance use
Notice bibliographique
Résumé
Women-identified survivors of domestic violence (DV) experiencing co-occurring problematic substance use (SU) have complex service needs which are inadequately addressed by traditional siloed approaches to service delivery. Combined programming, which simultaneously addresses needs related to both DV and SU, demonstrates effectiveness in addressing the needs of this population. However, research is only recently emerging, and agencies have been slow to incorporate combined interventions. Addressing this critical gap, this qualitative study explored the strengths and limitations of community-based agencies in Canada offering combined DV/SU programming. Using an Interpretive Description design, semi-structured interviews with service providers offering combined DV/SU programming were used to explore the specific motivations, theoretical approaches, policies, successes, and barriers to implementing such programming. The study found that successful programming was informed by trauma-informed, client-centered, and harm reduction approaches, and focused on addressing DV/SU needs holistically. The study also uniquely described the unanticipated impacts of the COVID-19 pandemic, including increases in complex client needs and limitations placed on community-based agencies, in motivating practice shifts towards combined interventions. Practice recommendations garnered through participant interviews included efforts to increase staff competencies, address stigma and misconceptions, build agency capacity, and further incorporate trauma-informed, client-centered, and harm reduction approaches. This study provides useful insights for future research, policies, and supports that would address the unique needs of women experiencing DV/SU.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».