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Enregistrement W2614027868 · doi:10.1186/s13033-017-0137-3

What are effective strategies for implementing trauma-informed care in youth inpatient psychiatric and residential treatment settings? A realist systematic review

2017· review· en· W2614027868 sur OpenAlexafffund
Stephanie A. Bryson, Emma Gauvin, Ally Jamieson, Melanie R Rathgeber, Lorelei Faulkner-Gibson, Sarah Bell, Jana Davidson, Jennifer Russel, Sharlynne Burke

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Mental Health Systems · 2017
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild Abuse and Trauma
Établissements canadiensB.C. Women's Hospital & Health CentreBC Children's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesUniversity of British ColumbiaBC Children's Hospital
Mots-clésSeclusionMental healthPsychological interventionPsychiatryChild and adolescent psychiatryMedicineIntervention (counseling)PsychologyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Many young people who receive psychiatric care in inpatient or residential settings in North America have experienced various forms of emotional trauma. Moreover, these settings can exacerbate trauma sequelae. Common practices, such as seclusion and restraint, put young people at risk of retraumatization, development of comorbid psychopathology, injury, and even death. In response, psychiatric and residential facilities have embraced trauma-informed care (TIC), an organizational change strategy which aligns service delivery with treatment principles and discrete interventions designed to reduce rates of retraumatization through responsive and non-coercive staff-client interactions. After more than two decades, a number of TIC frameworks and approaches have shown favorable results. Largely unexamined, however, are the features that lead to successful implementation of TIC, especially in child and adolescent inpatient psychiatric and residential settings. METHODS: Using methods proposed by Pawson et al. (J Health Serv Res Policy 10:21-34, 2005), we conducted a modified five-stage realist systematic review of peer-reviewed TIC literature. We rigorously searched ten electronic databases for peer reviewed publications appearing between 2000 and 2015 linking terms "trauma-informed" and "child*" or "youth," plus "inpatient" or "residential" plus "psych*" or "mental." After screening 693 unique abstracts, we selected 13 articles which described TIC interventions in youth psychiatric or residential settings. We designed a theoretically-based evaluative framework using the active implementation cycles of the National Implementation Research Network (NIRN) to discern which foci were associated with effective TIC implementation. Excluded were statewide mental health initiatives and TIC implementations in outpatient mental health, child welfare, and education settings. Interventions examined included: Attachment, Self-Regulation, and Competency Framework; Six Core Strategies; Collaborative Problem Solving; Sanctuary Model; Risking Connection; and the Fairy Tale Model. RESULTS: Five factors were instrumental in implementing trauma informed care across a spectrum of initiatives: senior leadership commitment, sufficient staff support, amplifying the voices of patients and families, aligning policy and programming with trauma informed principles, and using data to help motivate change. CONCLUSIONS: Reduction or elimination of coercive measures may be achieved by explicitly targeting specific coercive measures or by implementing broader therapeutic models. Additional research is needed to evaluate the efficacy of both approaches.

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)0,049
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,153
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,258

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0490,153
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,011
Bibliométrie0,0180,011
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0060,008
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,465
Écart entre enseignants0,377 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations186
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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