A Qualitative Study Exploring Facilitators for Improved Health Behaviors and Health Behavior Programs: Mental Health Service Users’ Perspectives
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Mental health service users experience high rates of cardiometabolic disorders and have a 20-25% shorter life expectancy than the general population from such disorders. Clinician-led health behavior programs have shown moderate improvements, for mental health service users, in managing aspects of cardiometabolic disorders. This study sought to potentially enhance health initiatives by exploring (1) facilitators that help mental health service users engage in better health behaviors and (2) the types of health programs mental health service users want to develop. METHODS: A qualitative study utilizing focus groups was conducted with 37 mental health service users attending a psychosocial rehabilitation center, in Northern British Columbia, Canada. RESULTS: Four major facilitator themes were identified: (1) factors of empowerment, self-value, and personal growth; (2) the need for social support; (3) pragmatic aspects of motivation and planning; and (4) access. Participants believed that engaging with programs of physical activity, nutrition, creativity, and illness support would motivate them to live more healthily. CONCLUSIONS AND IMPLICATIONS FOR PRACTICE: Being able to contribute to health behavior programs, feeling valued and able to experience personal growth are vital factors to engage mental health service users in health programs. Clinicians and health care policy makers need to account for these considerations to improve success of health improvement initiatives for this population.
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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 | 0,015 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,007 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».