Narrativas de usuários de saúde mental em uma experiência de gestão autônoma de medicação
Notice bibliographique
Résumé
Numerous studies have highlighted the tendency to chronicity of treatments centered on the use of medications. This study was conducted in a large Brazilian city with users of Centers for Psychosocial Care (CAPS), with the aim of evaluating the effects of experimenting with the personal Guide for Autonomous Management of Medication (GAM) and the users' relationship to their treatments and participation. The instrument, created in Canada and translated and adapted to Brazil, was tested in intervention groups with users of CAPS with severe mental disorders and a history of political participation in the field of health. Focus groups and in-depth interviews were performed. The transcriptions were transformed into narratives, and four analytical categories were defined: subjects with radical experiences of suffering; experiences with medication; users' rights; and participation and political activism. In testing GAM, users expressed a tension between reproduction of illness-centered identity and the legitimate uniqueness of their personal experiences. They showed greater knowledge of the medications they were taking, began to recognize their own expertise in their use of medications, and some sought adjustments to their treatment. They reported the need for support in claiming their rights and strengthening their participation as mental health activists. In conclusion, the Brazilian version of the GAM guide has the potential to contribute to users' empowerment, thus allowing dialogue between the results in mental health care in Brazil and the international scenario.
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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 | 0,008 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,014 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».