Applying Trauma- and Violence-Informed Care to Speech-Language Pathology Practice Across the Lifespan
Notice bibliographique
Résumé
The high prevalence of trauma world-wide is such that speech-language pathologists are likely to support clients across the lifespan with experiences of trauma, such as abuse, neglect, intergenerational and racial trauma, and exposure to structural and systemic violence. Trauma can affect peoples’ neurobiology and can also impact cognitive, social, and language development and compromise over-all communication competence. Trauma-and-violence informed approaches must be built upon a foundational knowledge of the impact of trauma on people’s lives: from neurobiology and development, to health, communication, and behavior. It is therefore evident that consideration of trauma must be built into training programs, care provision, organizational policies, and programs. To provide trauma- and violence-informed care (TVIC), speech-language pathologists must individually and collectively engage in the process of critical reflection to gain insight into their personal and cultural assumptions and values, and to affect change in practice. To this end, the authors draw from available literature as well as their clinical, academic and individual experiences to illustrate how TVIC can shape speech-language pathologists’ lens with respect to 1. The social determinants of health and access to services, 2. Behaviors that challenge, and 3. Social communication, social cognition, and emotional regulation. The Substance Abuse and Mental Health System Administration’s (SAMHSA) four assumptions and six principles of trauma-informed care are applied to illustrate how TVIC can be incorporated into practice.
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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 | 0,024 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,018 |
| Communication savante | 0,009 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,031 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».