Why involve families in acute mental healthcare? A collaborative conceptual review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Family involvement is strongly recommended in clinical guidelines but suffers from poor implementation. To explore this topic at a conceptual level, a multidisciplinary review team including academics, clinicians and individuals with lived experience undertook a review to explore the theoretical background of family involvement models in acute mental health treatment and how this relates to their delivery. DESIGN: A conceptual review was undertaken, including a systematic search and narrative synthesis. Included family models were mapped onto the most commonly referenced underlying theories: the diathesis-stress model, systems theories and postmodern theories of mental health. Common components of the models were summarised and compared. Lastly, a thematic analysis was undertaken to explore the role of patients and families in the delivery of the approaches. SETTING: General adult acute mental health treatment. RESULTS: Six distinct family involvement models were identified: Calgary Family Assessment and Intervention Models, ERIC (Equipe Rapide d'Intervention de Crise), Family Psychoeducation Models, Family Systems Approach, Open Dialogue and the Somerset Model. Findings indicated that despite wide variation in the theoretical models underlying family involvement models, there were many commonalities in their components, such as a focus on communication, language use and joint decision-making. Thematic analysis of the role of patients and families identified several issues for implementation. This included potential harms that could emerge during delivery of the models, such as imposing linear 'patient-carer' relationships and the risk of perceived coercion. CONCLUSIONS: We conclude that future staff training may benefit from discussing the chosen family involvement model within the context of other theories of mental health. This may help to clarify the underlying purpose of family involvement and address the diverse needs and world views of patients, families and professionals in acute settings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».