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Enregistrement W7137751340

Strength-Based Psychotherapeutic Approaches for Relational Trauma: A Scoping Review

2022· other· en· W7137751340 sur OpenAlexaboutno aff
Alice Tither

Notice bibliographique

RevueTuwhera (Auckland University of Technology) · 2022
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReflexivityThematic analysisField (mathematics)Key (lock)Systematic reviewQualitative research
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Psychology is increasingly adopting strength-based approaches through philosophy, research, and practice. The field recognises the need to adapt psychotherapeutic approaches for various contexts and populations; however, a universal agreed theoretical framework of strength-based psychotherapeutic approaches for relational trauma is yet to be determined. Objective: The present study undertakes a scoping review of literature to explore what is known about strength-based psychotherapeutic approaches for relational trauma and maps the findings. The review examines data from the selected literature to clarify conceptual boundaries of both relational trauma and strength-based psychotherapeutic approaches. It investigates what constitutes a strength-based psychotherapeutic approach, the kinds of relational trauma studied, the types of approaches used in the treatment of relational trauma, and the contexts in which strength-based psychotherapeutic approaches are applied. Design: A scoping review protocol were followed to identify, find, select, chart, and collate data from relevant literature. Four online databases were searched to identify literature published between 2000-2022, from which 22 publications were selected. The selected articles examined strength-based psychotherapeutic approaches for relational trauma with adult participants aged 18 or older and were from United Kingdom, the United States, Italy, Norway, Taiwan, Canada, Israel, Tanzania, Greece, Poland, Slovenia, and Australia. Results: Four key themes and 12 sub-themes were generated through reflexive thematic analysis. The key themes are healing relationships, trauma-informed, transtheoretical relevance, and balancing symptoms with wellbeing. Conclusions: While the quality or rigor of the studies were not examined, the findings informed six key conclusions: 1) there is paucity of research on the research topic, 2) evidence from the limited research was promising but not proven and future research might prioritise scientific rigor for clinical recommendations, 3) healing relationships span across relational layers relevant to the therapeutic context, 4) the research topic is transtheoretical and strengthening interdisciplinary terminology would be advantageous, 5) trauma-informed practices that include cultural competence and contextual adaptations are fundamental, and 6) a strengths-approach is a balanced approach that focuses both on symptom reduction as well as enhancing wellbeing

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,029
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,113
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,153

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0290,113
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,004
Bibliométrie0,0310,028
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0070,008
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,057
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,205 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
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