Trauma-informed care within and across systems of care
Notice bibliographique
Résumé
Trauma has been described as a pressing public health concern and research evidence demonstrates how unresolved trauma can lead to multiple co-morbidities including chronic medical conditions such as cardiovascular disease. Furthermore, epidemiological evidence demonstrates the high prevalence of trauma histories amongst service users seeking care across a range of systems including child welfare, education, health, social services and the criminal justice system. In response, the concept of trauma-informed care (TIC) has emerged, but how TIC can be conceptually defined and utilized remains unclear in the scholarly literature. This dissertation utilizes a variety of methodological approaches to explore how and under what conditions TIC can be utilized within and across systems of care to address the prevalence of trauma-affected individuals seeking care. First, a critical interpretive synthesis of the TIC literature provides an overview of how TIC can be defined and utilized through the development of a conceptual framework situating TIC within and across systems of care. A theoretical framework outlines important contextual factors, such as system arrangements as well as the political system, that can act as either barriers or facilitators to the operationalization of TIC. Second, a document analysis examines how and under what conditions TIC is utilized in adult mental health policy documents in Ontario, Canada. Finally, a case study explores what factors led to the exclusion of TIC from Ontario’s first province-wide strategy on mental health and addictions. Collectively, these three studies add several substantive, methodological and theoretical contributions regarding a cohesive understanding of what is trauma, how TIC can be defined and operationalized and the role of TIC at various levels within and across systems of care. Mobilizing sustainable and effective TIC has been demonstrated to improve the overall health and well-being of both service users and services providers, leading to stronger systems of care and healthier communities and societies at large.
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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 | 0,013 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,025 |
| Communication savante | 0,016 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,022 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».