A student-led educational activity on trauma informed care: Reflections and recommendations.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The prevalence of trauma exposure is remarkably high globally. In Canada, for example, it is estimated that over 75% of the national population have experienced a traumatic event during their lifetime. While exposure to trauma is linked with a number of poor health-related problems, the teaching of trauma informed care (TIC) principles across Canadian medical schools is uncertain, and many primary care providers (PCP) feel underprepared to have discussions regarding trauma with their patient. The purpose of this report is to promote the teaching and better knowledge of TIC among health professional learners. METHOD: A team of medical and health sciences students at a Canadian university hosted a virtual, interdisciplinary and educational Trauma Informed Care Conference (TICC) that was targeted toward health care learners using an interactive panel of interdisciplinary experts. RESULTS: A total of 107 participants attended the TICC. Select lectures were presented to improve participants' knowledge of TIC through a myriad of lenses, including historical, cultural, developmental/perinatal, intergenerational, and system-oriented sources. TIC was presented as promoting trauma awareness, trust, safety, collaboration, autonomy, and a strengths-based approach to care. CONCLUSIONS: We advocate for better awareness of TIC, the associated trauma theories, and implementation of the core values and principles of TIC in the training of health professionals. (PsycInfo Database Record (c) 2023 APA, all rights reserved).
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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 | 0,022 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,002 |
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 ».