Making sense of sadness: eliciting illness meaning and experience of depression in rural Irish males
Notice bibliographique
Résumé
Background To analyse and understand the illness experience of depression in rural Irish males. Secondary objectives are to identify their explanatory models of depression, inform mental health service provision in rural areas, and identify suitable interventions for future research. Aim Isolation and rural masculinities are thought to predispose rural Irish males to depression. Despite high levels of depressive symptoms among men in rural areas, lack of awareness and a different language around depression, coupled with stoicism, social isolation, and feminized mental health services, results in reduced help-seeking, under-reporting and under-treatment of depression in this population. Method A purposive sample, selected through the West Cork and Galway/Roscommon Mental Health Services, and General Practitioners, of fourteen men, aged between 25 and 64 years of age, were interviewed in their homes. Data was collected through face-to-face interviews, using the McGill Illness Narrative Interview schedule. These interviews were recorded, transcribed to text, and analysed using a thematic content analysis. Results were integrated using the model of qualitative description. Results Most of the fourteen men reported alcohol and social isolation as precipitating factors of their depression. Suicidal intent and a stubborn attitude were common. Recovery-promoting behaviours included good social and family support, peer-support groups, religious practice and, universally, physical work. Conclusion Rural Irish men view their depression as a disconnection from community, masculinity can be engaged in a positive way to improve mental health, and a sense of belonging is key to recovery. Future research should focus on the development of interventions incorporating these findings, such as community farming initiatives.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».