Uses of strength-based interventions for people with serious mental illness: A critical review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: For the past 3 decades, mental health practitioners have increasingly adopted aspects and tools of strength-based approaches. Providing strength-based intervention and amplifying strengths relies heavily on effective interpersonal processes. AIM: This article is a critical review of research regarding the use of strength-based approaches in mental health service settings. The aim is to discuss strength-based interventions within broader research on recovery, focussing on effectiveness and advances in practice where applicable. METHOD: A systematic search for peer-reviewed intervention studies published between 2001 and December 2014 yielded 55 articles of potential relevance to the review. RESULTS: Seven studies met the inclusion criteria and were included in the analysis. The Quality Assessment Tool for Quantitative Studies was used to appraise the quality of the studies. Our review found emerging evidence that the utilisation of a strength-based approach improves outcomes including hospitalisation rates, employment/educational attainment, and intrapersonal outcomes such as self-efficacy and sense of hope. CONCLUSION: Recent studies confirm the feasibility of implementing a high-fidelity strength-based approach in clinical settings and its relevance for practitioners in health care. More high-quality studies are needed to further examine the effectiveness of strength-based approaches.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle