Evaluating a Trauma-Informed Care Training Program for Mental Health Clinicians
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The aim of this study was to evaluate the interRAI Trauma-Informed Care (TIC) training program based on evidence-informed Collaborative Action Plans. Focus groups and the Attitude Related Trauma-Informed Care (ARTIC) questionnaire addressed clinicians’ and mental health professionals’ attitudes toward the application of TIC with their child and youth clients. An explanatory sequential design was conducted. In total, 105 clinicians and mental health professionals who participated in a 4-hour, in-person or virtual TIC training, two comprehensive seminars, and 28 trauma-informed training web-based modules completed the ARTIC questionnaire. Researchers conducted seven focus groups with clinicians/participants ( N = 23) to discuss the views and effectiveness of the interRAI TIC educational training modules. To quantitatively measure the change of attitudes towards TIC, descriptive statistical analysis was completed using the means and standard deviation of the ARTIC scores at the initial time point, the follow-up time point, and the difference between scores at both time points. Paired sample t-tests were conducted on both the overall score and each of the subscales in each of the three samples (total sample, online subsample, and hybrid subsample). A thematic analysis was conducted to generate qualitative findings from the focus groups. Findings from the quantitative and qualitative analyses suggest that the interRAI TIC training provided clinicians with an improved sense of knowledge and ability to apply trauma-informed care planning with their clients.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».