Implementing trauma-informed care through social innovation in residential care facilities serving elementary school children
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: This article presents the theoretical basis, initial deployment strategies, and resulting preliminary findings of a program implemented in residential treatment centres (RCs) in child welfare. “Program Penguin” aimed to help workers develop trauma-informed attitudes and implement trauma-informed practices, make the workplace more responsive to the well-being of RC workers, and reduce the use of restraints and seclusion among school-aged children in RCs. Methods: Informed by the theories of complex trauma (National Child Traumatic Stress Network Complex Trauma Task Force, 2003), polyvicitimization (Finkelhor et al., 2007), Attachment, Self-Regulation and Competency (ARC; Blaustein & Kinniburgh, 2018) and Positive Behavioural Interventions and Supports (PBIS; Sugai & Horner, 2002), Program Penguin was developed and deployed using the social innovation approach (Fixsen et al. 2005). The key stages of social innovation will here be used to describe the implementation process. Results: Changes in practices were observed, RC worker attitudes towards trauma-informed care were assessed and showed strong effects between multiple covariables. RC worker support needs were identified, and a reduction in the use of restraints and seclusions was shown. Key strategies towards the development and maintenance of buy-in and meaningful change in practices are also described. Implications: Changes observed at all levels of this implementation suggest Programme Penguin is a promising approach, despite local issues that arose and the challenges inherent to program deployment within child protection settings. It appears a trauma-informed program using positive behavioural approaches and leveraging existing organizational strengths may impact intervention strategies, worker attitudes, and the use of restraints and seclusions against children in RCs.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».