Engaging Men in Psychological Treatment: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Tailoring psychological treatments to men's specific needs has been a topic of concern for decades given evidence that many men are reticent to seek professional health care. However, existing literature providing clinical recommendations for engaging men in psychological treatments is diffuse. The aim of this scoping review was to provide a comprehensive summary of recommendations for how to engage men in psychological treatment. Four electronic databases (MEDLINE, PubMed, CINAHL, PsycINFO) were searched for articles published between 2000 and 2017. Titles and abstracts were reviewed; data extracted and synthesized thematically. Of 3,627 citations identified, 46 met the inclusion criteria. Thirty articles (65%) were reviews or commentaries; 23 (50%) provided broad recommendations for working with all men. Findings indicate providing male-appropriate psychological treatment requires clinicians to consider the impact of masculine socialization on their client and themselves, and how gender norms may impact clinical engagement and outcomes. Existing literature also emphasized specific process micro-skills (e.g., self-disclosure, normalizing), language adaption (e.g., male-oriented metaphors) and treatment styles most engaging for men (e.g., collaborative, transparent, action-oriented, goal-focused). Presented are clinical recommendations for how to engage men in psychological treatments including paying attention to tapping the strengths of multiple masculinities coexisting within and across men. Our review suggests more empirically informed tailored interventions are needed, along with formal program evaluations to advance the evidence base.
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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 | 0,022 | 0,086 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».