Primary healthcare practitioners’ perspectives on trauma-informed primary care: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Exposure to domestic and family violence is a pervasive form of complex trauma and a major global public health problem. At the frontline of the health system, primary healthcare practitioners are uniquely placed to support individuals with experiences of trauma, yet their views on trauma-informed primary care are not well understood. This systematic review of qualitative literature sought to explore primary healthcare practitioners' perspectives on trauma-informed primary care. METHODS: Eight databases were searched up to July 2023. Studies were included if they consisted of empirical qualitative data, were conducted in general practice or equivalent generalist primary healthcare settings, and included the perspectives of primary healthcare practitioners where they could be distinguished from other participants in the analysis. Thematic synthesis was used for analysis. RESULTS: 13 papers met inclusion criteria, representing primary care settings from the United States, Canada, Australia, and Norway. Three key themes were developed: Changing the paradigm, Building trust, and Navigating the emotional load. Findings shed light on how primary healthcare practitioners perceive and strive to practise trauma-informed primary healthcare and the challenges of navigating complex, trauma-related work in the primary care environment. CONCLUSIONS: This review supports the need for recognition of the value of primary care in supporting patients with histories of trauma and violence, the development of interventions to mitigate the emotional load worn by primary healthcare practitioners, and further work to develop a deep and consistent understanding of what trauma-informed primary care encompasses.
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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 | 0,021 | 0,089 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».