Recovery-Oriented Practice in Mental Health Inpatient Settings: A Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Implementation of recovery-oriented practice has proven to be challenging, and little is known about the extent to which recovery-oriented principles are integrated into mental health inpatient settings. This review of the literature examined the extent to which a recovery-oriented approach is an integrated part of mental health inpatient settings. METHODS: A systematic search (2000-2014) identified quantitative and qualitative studies that made explicit reference to the concept of recovery and that were conducted in adult mental health inpatient settings or that used informants from such settings. The quality and relevance of the studies were assessed with the Critical Appraisal Skills Program, and a text-driven content analysis identified three organizing themes: definitions and understandings, current practice, and challenges. RESULTS: Eight studies from Canada, the United Kingdom, the United States, Australia, and Ireland were included. The results highlight the limited number of studies of recovery-oriented practice in mental health inpatient settings and the limited extent to which such an approach is integrated into these settings. Findings raise the question of whether recovery-oriented practice can or should be an approach used in these settings, which are primarily aimed at stabilization and symptom relief. CONCLUSIONS: Research is needed to clarify the concept of recovery and how it applies to mental health inpatient settings. The challenges to recovery-oriented practice posed by the current organization of such settings should be examined.
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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 | 0,007 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».