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Enregistrement W2144450676 · doi:10.1002/cpp.710

Self‐management strategies used by ‘high functioning’ individuals with bipolar disorder: from research to clinical practice

2010· article· en· W2144450676 sur OpenAlexafffundabout
Greg Murray, Melinda Suto, Rachelle Hole, Sandra Hale, Erica Amari, Erin E. Michalak

Notice bibliographique

RevueClinical Psychology & Psychotherapy · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBipolar Disorder and Treatment
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityVancouver Coastal HealthOkanagan University CollegeUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPsychologyBipolar disorderPsychosocialContext (archaeology)Clinical psychologyPsychological interventionManiaPerspective (graphical)Self-managementQuality of life (healthcare)PsychiatryPsychotherapistMood

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction: Bipolar disorder (BD) is a complex mental illness that results in substantial costs, both at a personal and societal level. Research into BD has been driven by a strongly medical model conception, with a focus upon pathology and dysfunction. Little research to date has focused upon strategies used to maintain or regain wellness in BD. Here, we present results from a qualitative study of self‐management strategies used by a Canadian sample of ‘high‐functioning’ individuals with BD. The aims of the present paper are two‐fold: (1) To provide a description of the self‐management strategies identified as effective by this sample of high functioning individuals and 2) to explore these results from a clinical perspective. Methods: High functioning (determined as a score of either 1 or 2 on the objectively‐rated Multidimensional Scale of Independent Functioning) individuals with BD type I or II ( N = 33) completed quantitative scales to assess depression, mania, psychosocial functioning and quality of life, and underwent either an individual interview or focus group about the self‐management strategies they used to maintain or regain wellness. Results: The specific self‐management strategies that individuals enacted are contained within the following categories: (1) sleep, diet, rest and exercise; (2) ongoing monitoring; (3) reflective and meditative practices; (4) understanding BD and educating others; (5) connecting to others and (6) enacting a plan. These strategies are discussed in the context of current treatment interventions and research findings, offering clinicians a broad range of potential techniques or tools to assist with their efforts to support individuals with BD in maintaining or regaining wellness. Conclusions: The strategies adopted by a sample of people coping well with their BD show remarkable overlap with the targets of existing adjunctive psychosocial interventions for BD. The clinician can use this information to motivate clients to engage with such strategies. The present findings also serve to remind the clinician of significant individual differences in the personal meaning and concrete application of superficially similar strategies. Copyright © 2010 John Wiley & Sons, Ltd. Key Practitioner Message: • People who function well despite a significant history of bipolar disorder identify a range of strategies that are critical in their wellbeing. • Key wellbeing strategies are: (1) managing sleep, diet, rest and exercise; (2) ongoing monitoring; (3) reflective and meditative practices; (4) understanding BD and educating others; (5) connecting to others and (6) enacting a plan. • These strategies constitute ‘tips from the experts’ that can be offered to clients to increase hopefulness and improve engagement with psychosocial interventions. • Clinicians will be familiar with these strategies as elements of existing psychosocial interventions—the present qualitative data provides significant cross‐validation of the importance of these behaviours.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,571
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,094
Tête enseignante GPT0,508
Écart entre enseignants0,415 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations133
Publié2010
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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