Trauma-Informed Pedagogy: The Prevalence of Trauma Among Students in a Master of Science Program in Occupational Therapy
Notice bibliographique
Résumé
Trauma impacts learning at all stages of education and can be particularly problematic at post-secondary levels and for people from equity-deserving groups. Understanding trauma can support effective teaching and learning. Research suggests that students who have experienced trauma may be more likely to enter healthcare professional programs. Research specific to occupational therapy (OT) students who have experienced trauma is limited. The purpose of this study was to explore the prevalence of trauma among Master of Science (MSc) OT students at a Canadian university. The Childhood Trauma Questionnaire (CTQ) was selected for data collection. CTQ is a validated retrospective, self-report tool evaluating five sub-scales of trauma. Respondents (N = 85) were year #1 or year #2 students in an MSc OT program. Descriptive statistics were used to analyze data. CTQ assigns minimization/denial scores which identify possible under-reporting of trauma. Varying severity of trauma was identified, with the highest level of trauma reported on the emotional abuse sub-scale (low to moderate classification). Mean trauma score for the remaining four sub-scales fell within the none to minimal trauma classification. Results suggest a low level of trauma among MSc OT students. However, minimization/denial scores suggest possible under-reporting for 28% of respondents. Trauma can interfere with learning and can manifest in a variety of ways. Considering the potential under-reporting of childhood trauma experiences in retrospective measures, implementing trauma-informed pedagogical practices universally could address the needs of identified trauma survivors while supporting all students including those who do not disclose or underreport.
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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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».