Trauma-Informed Financial Empowerment Programming Improves Food Security Among Families With Young Children
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine how trauma-informed programming affects household food insecurity (HFI) over 12 months. DESIGN: Change was assessed in HFI from baseline to 12 months in response to a single-arm cohort intervention. Measures were taken at baseline and in every quarter. Two participant groups were compared: participation in ≥4 sessions (full participation) vs participation in <4 sessions (low/no participation). SETTING: Community-based setting in Philadelphia, Pennsylvania. PARTICIPANTS: A total of 372 parents of children aged <6 years, participating in Temporary Assistance for Needy Families and the Supplemental Nutrition Assistance Program, recruited from county assistance offices and community-based settings. INTERVENTION: Trauma-informed programming incorporates healing-centered approaches to address previous exposures to trauma. Sixteen sessions addressed emotional management, social and family dynamics related to violence exposure and childhood adversity, and financial skills. MAIN OUTCOME MEASURES: Household food insecurity, as defined by the US Department of Agriculture Household Food Security Survey Module. ANALYSIS: Mixed-effects logistic regression models were used to compare groups from baseline to 12 months, controlling for adverse childhood experiences, depression, and public assistance. RESULTS: Those with full participation had 55% lower odds of facing HFI compared with the low/no participation group (adjusted odds ratio = 0.45; 95% confidence interval, 0.22-0.90). CONCLUSIONS AND IMPLICATIONS: Trauma-informed programming can reduce the odds of HFI and may reduce trauma-related symptoms associated with depression and poverty.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,000 |
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.
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 ».