The “Four Stories” Approach: A Conceptual Clinical Model for Moving Families and Caregivers Beyond Trauma
Notice bibliographique
Résumé
From the perspective of social work practice, theories offer reference frameworks to guide practice, clarify clinical rationale, and offer narration for understanding the human experience. Here we outline the innovative “Four Stories” framework for the treatment of children and youth who have experienced childhood sexual abuse (CSA). The Four Stories clinical model focuses on the interplay of child and caregiver narratives, with respect to individual trauma experiences. While complexities exist within the uniqueness of individuals, this framework provides understanding of the role our intergenerational relationships and the related narrative that exist within these. The four stories comprise: (1) the child’s past, (2) the child’s present, (3) the caregiver’s past, and (4) the caregiver’s present. From our experience, the Four Stories model is an effective way to treat children and youth CSA survivors. The model underscores the pivotal role of these interlinked narratives in understanding the dynamics of healing and trauma-resolution in therapy. By recognizing and validating these narratives, caregivers can cultivate an environment conducive to healing, resilience, and psychological well-being in children who have undergone trauma. The model aims to bridge the gap in therapeutic approaches tailored to the types of relationships observed in CSA survivors and their families. The Four Stories model emphasizes the role of trauma integration by considering neurodevelopmental sequences and attachment theory. The Four Stories approach encourages a comprehensive understanding of the narratives woven within caregiver-child neurorelational interactions during CSA treatment, and is presented in detail for others to consider in their treatment paradigms.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».