Exploring How Best to Teach Trauma-Informed Care in Undergraduate Medical Education
Notice bibliographique
Résumé
Trauma-informed care (TIC) is an approach that recognizes the potential for patients to have experienced trauma and requires care to be sensitive and adaptive to this; ongoing calls to action continue to highlight the need for TIC to be incorporated into the training of medical doctors. This exploratory qualitative study employed constructivist grounded theory methods to empirically investigate how leading physicians in Canada conceptualize and operationalize TIC and further examine how it could be effectively taught to medical learners during undergraduate medical education (UME). The study found that physicians view TIC as a practice philosophy, rather than a specific framework or set of skills, oriented around seven principles. Rather than viewing trauma as a biomedical or psychiatric condition, physicians saw structures and systems of oppression as mediators for – and causes of – trauma. Findings illuminate foundational knowledge and skills necessary to augment the translation of TIC in clinical practice that can be used to inform what and how medical schools teach TIC. This study identified the importance of longitudinal integration, spirality, and meaningful applications of TIC in a UME-level TIC curriculum, which ensures that all learners are introduced to the construct of TIC and are able to apply it in early clinical interactions. However, challenges such as the contradictory and powerful influence of the hidden curriculum as well as the critical need for faculty development must be addressed. Overall, this emphasizes the need for physician training to cultivate context- dependent and adaptable approaches to TIC in an effort to break the cycle of systemic violence and trauma in medicine.
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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 | 0,014 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,011 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| 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 ».