Balancing Challenges and Facilitating Factors when Implementing Client-Centred Collaboration in a Mental Health Setting
Notice bibliographique
Résumé
This study undertook a replication of the work conducted by Sumsion in 2004 in the United Kingdom regarding the application of a definition of client-centred practice. Twelve occupational therapists employed by a local mental health facility and working with adult outpatients participated in semi-structured interviews. Template analysis and open coding were used to analyse the data. The resulting concept map indicated that collaboration and meaningful goals were at the centre of client-centred practice and formed the two main categories of data. The therapist and the client were the protagonists in these categories, but the family, team and system also played major roles. A table within this paper outlines all the categories and themes that arose from the data. However, space limitations required a focus on only the category of collaboration and the therapist and client facilitators and challenges within this category. The therapists used both attitudes and actions to facilitate the client-centred process and the clients brought strengths to this relationship. Nevertheless, both groups faced many challenges that had to be overcome to enable the successful implementation of client-centred practice.
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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 | 0,136 | 0,150 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,022 | 0,013 |
| Communication savante | 0,018 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,026 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».