Human rights of the mentally ill in <scp>I</scp>ndonesia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The mentally ill are vulnerable to human rights violations, particularly in Indonesia, where shackling is widespread. AIM: The aim of this study was to understand the provision of mental health care in Indonesia, thereby identifying ways to improve care and better support carers. METHODS: Grounded theory methods were used. Study participants included health professionals, non-health professionals and individuals living with a mental disorder who were well at the time (n = 49). Data were collected through interviews conducted in 2011 and 2012. RESULTS: The core category of this grounded theory is 'connecting care' a term coined by the authors to describe a model of care that involves health professionals and non-health professionals, such as family members. Four main factors influence care-providers' decision-making: competence, willingness, available resources and compliance with institutional policy. Health professionals are influenced most strongly by institutional policy when deciding whether to accept or shift responsibility to provide care. Non-health professionals base their decisions largely on personal circumstances. Jointly-made decisions can be matched or unmatched. Unmatched decisions can result in forced provision of care, increasing risks of human rights violations. LIMITATIONS: Generalization of this grounded theory is difficult as the research was conducted in two provinces of Indonesia. CONCLUSION: Institutional policy was important in the process of connecting care for the mentally ill in Indonesia and needs to be underpinned by legislation to protect human rights. IMPLICATIONS FOR NURSING AND HEALTH POLICY: Strengthening mental health legislation in Indonesia will allow nurses to connect care more effectively.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».