The Effects of Trauma-Informed Care Delivered by Healthcare Professionals on Patient Outcomes in Out-of-Hospital Settings: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
This poster presents a systematic review exploring the effects of trauma-informed care (TIC) delivered by healthcare professionals on patient outcomes in out-of-hospital settings. The review was conducted in accordance with the PRISMA 2020 reporting guidelines. Eligible studies included all primary research designs that examined the delivery of TIC by healthcare professionals and reported patient care outcomes such as perceived benefit, efficacy, or engagement.A comprehensive search strategy was applied across multiple databases, including CINAHL, AMED, MEDLINE, Embase, and Google Scholar. The search used consistent terminology and Boolean operators relevant to trauma-informed care and prehospital or community-based healthcare.Thematic analysis was undertaken to explore patterns and relationships across the studies, and risk of bias was assessed using the Joanna Briggs Institute (JBI) critical appraisal tools. Five studies met the final inclusion criteria, comprising qualitative and mixed-methods designs conducted in the UK, USA, and Canada.Four key themes were identified: improved patient experiences, enhanced patient–professional relationships, reduced re-traumatisation and vicarious trauma among staff, and the importance of system-wide training and cultural change to embed TIC effectively. While TIC shows promise across various healthcare settings, there remains limited evidence of its impact in out-of-hospital environments.No new data were collected for this study, and ethical approval was not required. The review was carried out in accordance with established systematic review methodology to ensure rigour and transparency.This poster was presented at the <b>College of Paramedics Annual Research Conference 2025</b>, held in <b>Birmingham on Wednesday, 9th July 2025</b>.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».