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Enregistrement W2674250848 · doi:10.1080/09638237.2017.1294738

Changes in the nature and intensity of stress following employment among people with severe mental illness receiving individual placement and support services: an exploratory qualitative study

2017· article· en· W2674250848 sur OpenAlexaff
Christine Besse, Daniel Poremski, Vincent Laliberté, Éric Latimer

Notice bibliographique

RevueJournal of Mental Health · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensMcGill UniversityDouglas Mental Health University Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyPsychological interventionCoping (psychology)Mental illnessMaladaptive copingPerceptionGrounded theoryMental healthQualitative researchSocial supportClinical psychologySocial psychologyApplied psychologyPsychotherapistPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Most people with severe mental illness (SMI) want to work. Individual placement and support (IPS) programs have proven effective in helping them obtain and keep competitive jobs. Yet, practitioners often fear that competitive jobs might be too stressful. AIMS: To explore how the nature and intensity of stress experienced by IPS clients changed after the transition from looking for work to being employed. METHODS: Semi-structured interviews explored the experiences of 16 clients of an IPS program who had recently been competitively employed. Grounded theory was used to structure the analysis. RESULTS: Most participants reported that their stress level decreased once they found work. Stress following work was associated with fear of failure, pressure to perform and uncertainty. The support that people perceived in their return-to-work project, and where they were on their recovery journey, modulated their perception of stress. Many cited IPS as a source of support. CONCLUSIONS: Competitive work changed the nature of stress and was mostly associated with a decrease in stress level. Adjunctive interventions aiming to buffer self-stigma or help participants use more adaptive coping mechanisms may merit investigation.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,083
Score d'incertitude au seuil0,986

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,347 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations11
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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