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Enregistrement W4408767762 · doi:10.1186/s12913-025-12568-1

A cross-sectional needs assessment for a trauma-informed care curriculum for multidisciplinary healthcare providers

2025· article· en· W4408767762 sur OpenAlexaffabout
Dana Ross, Kamal Farhat, Negar Sayrafizadeh, Annie K. Truuvert, Louloua Ashikhusein Waliji, Mahum Musheer, Julie Blair, Lesley Hughes, Sue MacRae, Simone N. Vigod, Sophie Soklaridis, Nancy McCallum

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTrauma and Emergency Care Studies
Établissements canadiensThe Wilson CentreCentre for Addiction and Mental HealthWomen's College HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurriculumThematic analysisMedicineHealth careMultidisciplinary approachNursingHealth administrationQualitative researchMedical educationFamily medicinePublic healthPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Trauma-informed care (TIC) is a framework that recognizes the pervasive impact of trauma, aiming to enhance both patient outcomes and provider well-being. Given the high prevalence of trauma among individuals seeking healthcare, it is essential for healthcare providers (HCPs) to be trauma informed. However, standardized TIC curricula for training healthcare staff are lacking. This study assessed perceptions towards TIC among multidisciplinary HCPs, patients, and leadership staff at two urban hospitals in Canada. METHODS: This mixed-methods prospective cross-sectional study employed Kern's six-step approach for curriculum development. A needs assessment was conducted via an online questionnaire for HCPs and semi-structed interviews with individuals from the three participant groups: HCPs, patients, and leadership staff. The questionnaire assessed knowledge, skills, and attitudes regarding TIC. Semi-structured interviews explored perspectives on TIC, including curriculum priorities and potential implementation barriers. Findings informed the development of a virtual TIC curriculum, with iterative feedback collected to refine and assess its acceptability. RESULTS: Among 106 HCP questionnaire respondents including Medical Doctors, Social Workers and Registered Nurses, 96 (90.6%) identified as women, and 97 (91.5%) as providers of direct patient care. Despite 93 (87.7%) having prior TIC education, 77 (72.6%) reported low confidence in applying TIC knowledge in clinical practice. Key perceived challenges to TIC training implementation included time constraints and lack of standardization across disciplines. A multimedia, self-paced course was the preferred solution. Thematic analysis of interviews with 28 participants (10 HCPs, 10 patients, 8 leadership staff) revealed six major themes: healthcare interactions, TIC implementation, training needs, system level barriers, curriculum preferences, and systems level improvements. Participants underscored the risk of re-traumatization to patients in healthcare settings without TIC and emphasized the need for universal TIC training for all staff. CONCLUSION: This study revealed a strong interest in a TIC course for multidisciplinary HCPs, supports the translation of knowledge into practice and incorporates a focus on cultural humility. Integrating insights from key stakeholders in this needs assessment phase resulted in the development of a TIC curriculum inclusive of diverse voices and viewpoints and strengthened the understanding of contextual factors that will support effective TIC implementation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,081
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,090
Tête enseignante GPT0,530
Écart entre enseignants0,440 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations16
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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