Impact of a Brief Training on Mental Health Stakeholders’ Implementation of Evidence-Based Strategies for Trauma in the Caribbean Within the Context of COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: Objective: Lack of governmental funding/infrastructure for mental health has created urgent need for effective training in evidence-based treatments for trauma in the Caribbean for under-resourced providers. Furthermore, impacts of the COVID-19 health crisis on providers’ implementation of skills in this region are currently unknown. Method: We examined impacts of a one-day training workshop for stakeholders in the Caribbean providing psychoeducation on trauma and PTSD and training in short-term interventions. Participants ( n = 46) were surveyed at preworkshop and postworkshop and at 3-month and 6-month follow-up (which coincided with the first 6 months of the COVID-19 pandemic) to assess retention of any changes in perceived knowledge about trauma/effective treatments and subsequent skill implementation. Results: Participants reported significant pre–post workshop increases in perceived knowledge (pre M = 31.61, post M = 44.63) about trauma and its effective treatments ( t[45] = −6.17, p < .001). This perceived knowledge was significantly maintained over time (3M M = 42.66, 6M M = 40.75). Furthermore, participants reported significant use of several of the strategies taught at the workshop at follow-up. Higher reported emotional distress related to the pandemic was associated with lower implementation at 6M, despite significant retention in perceived knowledge from the workshop ( B = −0.02, β = −1.55, p < .05). Conclusions: Brief trauma-focused trainings can be helpful for providers in under-resourced global settings with observable impact on implementation practices over time, but providers’ emotional distress stemming from public health crises can influence practice behaviors. Subsequent impacts on policy/budget allocations are discussed.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».