Effets des approches sensibles au trauma sur l'approche de soins des praticiens travaillant auprès des jeunes : Une recension systématique à méthodes mixtes
Bibliographic record
Abstract
Cet article vise à contribuer à la littérature florissante sur les approches sensibles au trauma à l’aide d’une recension systématique des écrits à méthodes mixtes portant sur les retombées de la mise en oeuvre des approches sensibles au trauma sur l’approche de soins (c.-à-d., les connaissances, les attitudes, les pratiques et le bien-être) des praticiens travaillant avec des jeunes (de 12 à 25 ans). Cet article évalue également de manière systématique la qualité méthodologique des études disponibles afin d’identifier les lacunes à combler et d’orienter les recherches futures. Des mots clés ont été entrés dans trois bases de données et une recherche manuelle a également été effectuée. À la suite d’un processus de filtrage, 14 articles ont été retenus. Les résultats de cette synthèse indiquent que les approches sensibles au trauma sont prometteuses quant aux retombées sur les connaissances, les attitudes, les pratiques et le bien être des praticiens oeuvrant dans l’offre de soins et de services auprès de jeunes ayant vécu un trauma. Or, la variété des modèles et processus d’implantation utilisés ainsi que la qualité méthodologique variable des études limitent la portée des résultats. Les implications pour la recherche et les milieux pratiques sont abordées, notamment la pertinence de l’utilisation de méthodes de recherche à devis mixte et l’importance d’inclure une formation pratique exhaustive sur le trauma et sur les approches sensibles au trauma lors de l’implantation.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.061 | 0.143 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.004 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".