The strengths of families in supporting mentally-ill family members
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although families caring for a mentally-ill family member may experience challenges, some of these families may display strengths that help them to overcome difficulties and grow even stronger in caring for their family member. In cases where these families are unable to cope, the mentally-ill family member tends to relapse. This indicated the need to explore the strengths of families that cope with caring for mentally-ill family members. OBJECTIVE: The purpose of this study was to explore and describe the strengths of families in supporting mentally-ill family members in Potchefstroom in the North-West Province. METHOD: A qualitative, explorative, descriptive and contextual design was employed, with purposive sampling and unstructured individual interviews with nine participants. Tesch's eight steps of thematic content analysis were used. RESULTS: Twelve themes emerged from the data. This involved strengths such as obtaining treatment, utilising external resources, faith, social support, supervision, calming techniques, keeping the mentally-ill family member busy, protecting the mentally-ill family member from negative outside influences, creative communication, praise and acceptance. CONCLUSION: Families utilise external strengths as well as internal strengths in supporting their mentally-ill family member. Recommendations for nursing practice, nursing education and for further research could be formulated. Psychiatric nurses should acknowledge families' strengths and, together with families, build on these strengths, as well as empower families further through psycho-education and support.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,005 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».