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Enregistrement W2789293985 · doi:10.1093/heapro/day012

Reorienting Norwegian mental healthcare services: listen to patients’ learning appetite

2018· article· en· W2789293985 sur OpenAlexaboutno aff
Nina Helen Mjøsund, Monica Eriksson, Geir Arild Espnes, Hege Forbech Vinje

Notice bibliographique

RevueHealth Promotion International · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth, psychology, and well-being
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthHealth promotionHealth careMedicineNursingExperiential learningExperiential knowledgePsychologyPublic healthPsychiatryPolitical sciencePedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Reorientation of healthcare services towards more efficient health promotion interventions is an urgent matter. Despite policies and guidelines being in place, it is the least developed key action area of the Ottawa charter. User involvement, or the voice of the patient, is missing from the knowledge base of health promotion in the mental healthcare services. The aim of this study was to add experiential knowledge from former patients. We explored the lived experience of 12 former inpatients at a mental healthcare hospital. We describe what they perceive as mental health promoting efforts. A salutogenic theoretical framework and the methodology of interpretative phenomenological analysis were used. The analysis revealed an appetite for learning in order to develop an in depth understanding of their former experiences. This was motivated by a desire to master daily life despite living with an illness and to increase health and well-being. The participants perceived the learning processes within the healthcare setting as mental health promoting. This craving for a better life is compatible with health promotion. It may turn out to be an opportunity to complement the curative activity of healthcare services with health promotion educational activities.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0070,007
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0020,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,044
Tête enseignante GPT0,440
Écart entre enseignants0,397 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations8
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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