Le processus de rétablissement de personnes qui ont développé un trouble mental après avoir été victimes de crimes violents
Notice bibliographique
Résumé
Chaque année au Québec, les crimes violents touchent 1 personne sur 20, la majorité des victimes étant des femmes. Ces crimes ont des conséquences importantes. Ils sont associés à de l’évitement, de la méfiance, à la difficulté à refaire confiance à autrui, ainsi qu’à un plus grand risque de développer un trouble mental (Norris et Kanisasty, 1994; Organisation mondiale de la santé [OMS], 2013). Plusieurs facteurs pourraient influencer le parcours de rétablissement de ces victimes. Le soutien social et la résilience ont été identifiés comme étant des facteurs clés aidant au rétablissement de personnes ayant des troubles mentaux (Caron et Guay, 2005; Duplantier, 2011), mais peu d’études ont posé un regard sur le rétablissement des personnes victimes de crimes violents ayant développé des troubles mentaux et encore moins sur le soutien social qu’elles ont exprimé avoir reçu. Cette recherche a ainsi pour objectif de documenter le processus de rétablissement des personnes victimes de crimes violents qui ont développé un trouble mental. Plus particulièrement, elle mettra en lumière la contribution du soutien social et de la résilience dans ce processus. Afin de répondre aux objectifs de l’étude, un devis descriptif mixte, avec une majeure qualitative, a été privilégié. Au total, huit personnes, dont 7 femmes et 1 homme dont l’âge moyen est de 44 ans (ET=12,47) ont accepté de participer à l’étude. La majorité de ces participantes ont été volontairement recrutées dans un Centre d’aide pour les victimes d’actes criminels (CAVAC). Afin d’explorer et de documenter les parcours de rétablissement des participantes, une entrevue semi-dirigée a été réalisée et trois questionnaires auto-rapportés ont été administrés. L’analyse des données qualitatives et quantitatives indique que les participantes de l’étude ont cheminé dans le rétablissement de leur trouble mental et que des personnes significatives présentes au sein de leur réseau social les ont aidées à se sentir considérées, reconnues et valorisées. Enfin, le soutien offert par les ressources d’aide, notamment celles du système judiciaire, a parfois aidé et a d’autres fois nui à leur rétablissement. La revictimisation, la lourdeur du système de justice ainsi que le soutien offert par la famille ont été les principaux facteurs identifiés par les répondantes comme n’ayant pas su répondre à leurs besoins. Pour les participantes pour qui le soutien social semble avoir le moins contribué à leur cheminement, la capacité de résilience a été un facteur clé qui leur a permis de limiter l’effet du crime subi sur leur bien-être. Ces résultats doivent être interprétés en considérant les limites et forces de cette étude. Le petit échantillon de participantes1 volontaires (n = 8), recrutées au sein d’un seul milieu, témoigne d’une réalité restreinte qui pourrait s’avérer biaisée, notamment en raison de la non atteinte de la saturation empirique des données. Malgré cette limite, cette étude présente des forces notamment quant aux retombées pour la recherche et la pratique. Elle soulève l’importance de la qualité des liens sociaux pour soutenir les personnes victimes de crimes violents dans leur rétablissement. Un réseau de soutien social optimisé par des interventions pourrait faciliter le rétablissement et aider à renforcer le sentiment de protection fragilisé par les violences vécues. Développer des interventions favorisant la capacité de résilience pourrait aussi être un facteur clé prédisposant les victimes à pouvoir compter sur l’autre de nouveau.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».