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Enregistrement W4402214908 · doi:10.7202/1112109ar

Effets des approches sensibles au trauma sur l'approche de soins des praticiens travaillant auprès des jeunes : Une recension systématique à méthodes mixtes

2023· article· fr· W4402214908 sur OpenAlexaff
Marie‐Emma Gagné, Audrey Kern, Rachel Langevin

Notice bibliographique

RevueTravail social. · 2023
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth, Medicine and Society
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cet article vise à contribuer à la littérature florissante sur les approches sensibles au trauma à l’aide d’une recension systématique des écrits à méthodes mixtes portant sur les retombées de la mise en oeuvre des approches sensibles au trauma sur l’approche de soins (c.-à-d., les connaissances, les attitudes, les pratiques et le bien-être) des praticiens travaillant avec des jeunes (de 12 à 25 ans). Cet article évalue également de manière systématique la qualité méthodologique des études disponibles afin d’identifier les lacunes à combler et d’orienter les recherches futures. Des mots clés ont été entrés dans trois bases de données et une recherche manuelle a également été effectuée. À la suite d’un processus de filtrage, 14 articles ont été retenus. Les résultats de cette synthèse indiquent que les approches sensibles au trauma sont prometteuses quant aux retombées sur les connaissances, les attitudes, les pratiques et le bien être des praticiens oeuvrant dans l’offre de soins et de services auprès de jeunes ayant vécu un trauma. Or, la variété des modèles et processus d’implantation utilisés ainsi que la qualité méthodologique variable des études limitent la portée des résultats. Les implications pour la recherche et les milieux pratiques sont abordées, notamment la pertinence de l’utilisation de méthodes de recherche à devis mixte et l’importance d’inclure une formation pratique exhaustive sur le trauma et sur les approches sensibles au trauma lors de l’implantation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,061
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,143
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil0,321

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0610,143
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,004
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,002

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.

Tête enseignante Opus0,103
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,281 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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