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Enregistrement W2091772357 · doi:10.1080/15332980802072488

Representations of Elderly with Mental Health Problems Held By Psychosocial Practitioners from Community and Institutional Settings

2008· article· en· W2091772357 sur OpenAlexaff
Bernadette Dallaire, Michael McCubbin, Normand Carpentier, Michèle Clément

Notice bibliographique

RevueSocial Work in Mental Health · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensUniversité de MontréalInstitut Universitaire de Gériatrie de MontréalUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychosocialMental healthPsychological interventionEmpowermentCommunity integrationPsychologyIntervention (counseling)DistressMental distressPopulationSituational ethicsMental illnessPsychiatryMedicineGerontologyClinical psychologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SUMMARY This article aims to clarify crucial issues pertaining to community and institution-based psychosocial care provided to elders suffering from mental health problems, and to the role of professional and lay systems of beliefs—i.e., representations—in this area of intervention. First, we review epidemiological, clinical, and evaluative data assessing the prevalence of mental health problems (both situational or transitional distress and severe mental health problems, with a special emphasis on the latter) among persons aged 65 and older, the specific situations and needs of this population, and the services provided to them. We then examine three promising and interrelated trends in psychosocial intervention aimed at seniors with mental health problems, that is, practices oriented toward recovery, empowerment, and social integration. Finally, we tackle the cumulative impacts of social representations of aging and the aged and of mental illness and the mentally ill, and how they can impede the implementation of interventions, services and programs based on recovery, empowerment and social integration approaches.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0090,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,128
Tête enseignante GPT0,429
Écart entre enseignants0,300 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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