Trauma-informed care implementation in the child- and youth-serving sectors: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Enthusiasm for trauma-informed care (TIC) in the child-and youth-serving sectors (CYSSs) has been growing dramatically over the last decade. However, TIC implementation activity on the ground has far outpaced research and the landscape of TIC implementation scholarship is not well known. This scoping review aims to explore: 1) the nature of TIC implementation research in the CYSSs; 2) the characteristics of the change initiatives being studied; 3) the types of evidence these studies have generated; and 4) the gaps in the literature. Methods: On August 28, 2019, the EBSCO, Scopus, Web of Science and PsycINFO databases were searched for English-language, peer-reviewed articles that mentioned “trauma-informed” and (“child” or “children” or “adolescent” or “youth”) in the title, abstract or keywords. Articles selected for this review reported on TIC implementation processes in the CYSSs. Fifty-four articles published between 2004 and 2019 met the inclusion criteria and were reviewed in-depth for this scoping review. Results: High variability was found in the characteristics of TIC implementation research and practice. However, promising preliminary evidence is beginning to show that TIC implementation can lead to a reduction in violent practices and incidents and can improve service provider knowledge, attitude, behaviour and practice (KABP). However, research shows that improvements to self-reports of KABP are often modest, not always maintained over time and not easily translated into actual changes in behaviour, practice and organizational climate due to a variety of barriers. Conclusion: In order to address these barriers, the preliminary evidence suggests that TIC implementation requires a comprehensive approach that includes commitment from senior leadership, ongoing support, and collaboration within and between service providing organizations and systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».