The Occupation of Pet Ownership as an Enabler of Community Integration in Serious Mental Illness: A Single Exploratory Case Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Community integration through occupational engagement is an integral tenet of occupational therapy. However, little is known about how pets may assist this process. This study explores community integration through pet ownership as a meaningful, lifelong, occupation for one person with bipolar illness receiving Assertive Community Treatment. Using a case study approach, eight qualitative interviews, as well as observation and analysis of pet photos, were conducted with the mental health consumer and also with members of her social network. Data were analyzed inductively according to the constant comparative approach. The findings reveal that pet ownership assisted the person to counterbalance and move beyond stigma through pets as enablers of: "continuity," "belonging," "action and self-construction," "acceptance," and "participation." This process was influenced by the "severity of illness," "view of community," and "supports and resources." The results contribute to our understanding of pet ownership as a means to community integration. The study indicates that to enable persons with a mental illness to engage in pet ownership, occupational scientists need to examine and understand this occupation in the broader context of recovery, health, and well-being. A perspective of pet ownership as meaningful occupation challenges occupational therapists to develop strategies to actively engage clients and their pets in their community. KEYWORDS: assertive community treatmentcommunity integrationpet ownershipserious mental illness ACKNOWLEDGEMENTS The authors thank Ellen and her support network for making this study possible. They also thank Professors Margo Paterson, Rosemary Lysaght, and Diane Buchanan for their advice and support with this study.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 ».