Expanding the Trauma-Informed Care Measurement Toolkit: An Evaluation of the Attitudes Related to Trauma-Informed Care (ARTIC-45) Scale with SUD Workers in PIMH
Notice bibliographique
Résumé
Human service organizations (HSO) have increasingly recognized the value of employing trauma-informed care (TIC) in a variety of practice settings. Evidence suggests that effectively adopting TIC has shown client improvements. Organizational barriers to TIC implementation, however, exist. To improve TIC practice, the attitudes related to trauma-informed care (ARTIC) scale was developed to measure staff attitudes and beliefs towards TIC. The ARTIC has been widely adopted by researchers without evaluating its psychometric performance in diverse practice settings. The purpose of this study was to independently validate the ARTIC scale drawn from a sample of staff (n = 373) who provide services to substance-using parents. Psychometric tests were conducted to evaluate how the ARTIC performs with our HSO population. Results from a confirmatory factor analysis showed poor fit (X2 = 2761.62, df = 2.96; RMSEA = 0.07 [0.07, 0.08]; CFI = 0.72). An exploratory factor analysis was conducted to analyze how the data fit with our specific population, yielding 10 factors. Finally, a qualitative inter-item analysis of these factors was conducted, resulting in nine factors. Our findings suggest that measuring TIC attitudes and beliefs may vary according to field of practice and ethno-racially diverse workers. Further refinement of the ARTIC may be necessary for various services domains.
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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 | 0,032 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».