Conceptualizing Trauma-Informed Speech-Language Pathology Practice: Adaptations and Implications Across Levels of Practice
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: There is an increasing drive to integrate trauma knowledge and the principles of trauma-informed care into speech-language pathology (SLP) practice. While work has been done to move this forward, the concept of trauma-informed SLP practice requires a clearer conceptualization. In this article, we outline our current framework for conceptualizing trauma-informed SLP practice, developed through our work with SLP providers and leaders implementing and researching trauma-informed practice adaptations, and our engagement with mental health experts in childhood trauma and attachment disruption. We explain the key guiding principles that SLP practitioners, leaders, and decision-makers can adopt from best practices in the field of mental health to enhance service delivery, engagement, relationship building, and outcomes for all clients, as well as trauma-informed and trauma-responsive adaptations and implications to all levels of SLP practice. Conclusions: It is important to recognize that many clients may have experienced trauma, whether or not care providers are aware; therefore, our systems should be designed to be responsive to everyone. This clinical focus article underscores the critical need for systemic change, to create supportive environments that foster healing and resilience for all individuals involved in systems and support services.
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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 | 0,052 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,069 |
| Communication savante | 0,013 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,023 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,010 |
| 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 ».