Patterns of Change in Restraints, Seclusions and Time-outs over the Implementation of Trauma-informed Staff Training Programs in Residential Care for Children and Youth
Notice bibliographique
Résumé
Trauma-informed care (TIC) is receiving growing interest and support as a promising approach to reducing the use of restrictive measures (restraints, seclusions and time-outs) in children and youth living in residential care. In this study, we aimed to compare the use of restrictive measures prior to and following the implementation of a TIC staff training initiative in 44 residential units for children and youth and to explore differences between units and type of measures used. Patterns of change in monthly use of restrictive measures 6 months before and 12 months after the training were compared using growth curve models. Restraints, seclusions and time-outs decreased by 41.82%, 19.91%, and 48.15%, respectively, over a year following the training. Despite these important declines, trajectories of restrictive measures did not change significantly from pre- to post-training when holding the TIC training against stringent criteria. Nonetheless, some units’ characteristics were associated with successful changes. Results are promising, but not conclusive about the ability of this TIC training to produce changes in trajectories of restrictive measures, at least in the first year of implementation. This study highlights the need for rigorous statistical models in further studies to ensure accurate empirical evaluation of TIC staff training programs.
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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 | 0,000 | 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 ».