Trauma-Informed Care in a Homeless Women's Shelter: A Mixed Method Evaluation
Notice bibliographique
Résumé
Trauma-informed care (TIC) benefits to service users and providers are increasingly acknowledged across various health and social care settings. TIC can potentially increase service user engagement, prolong shelter placements, and lessen staff vicarious trauma and burnout. However, studies documenting staff experiences and/or the implementation of TIC are scarce. This limitation has prompted calls for more grounded and applied research into trauma-informed practice, tracking implementation in practice, staff perceptions, barriers, and organisational change. This study aims to address this gap and is an ecological, mixed-methods evaluation of the efficacy of TIC training in a female-only homeless shelter. Quantitative data included 132 incident reports during the first yearly quarters pre- and post-training, hypothesising post-training reductions in incident numbers and severity. Using expansive thematic analysis, semi-structured interviews with six shelter staff (n = 6) explored employee views of TIC relative to trauma understanding, incident management, and integration in practice. Findings revealed a marginal increase in incident numbers and a statistically significant reduction in incident severity post-TIC with a 50% reduction in calls to emergency medical services (EMS). Participant accounts of working practice pre- and post-TIC uncovered increased trauma understanding, increased confidence and competence, healing relationships, and enhanced self-care. Findings are discussed with reference to Substance Abuse and Mental Health Services Administration (SAMHSA)’s (2014) trauma-informed framework and Yatchmenoff et al’s. (2017) core questions in evaluating TIC. While these results are significant as one of the first evaluations of TIC training in Ireland, limitations and implications for future research and practice are considered.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 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 ».