Arts-based interventions for youth with mental health challenges
Notice bibliographique
Résumé
Summary We facilitated an arts-based mindfulness group program with youths who were receiving short-term in-patient mental health supports within hospital. We aimed to explore the challenges and benefits these marginalized youths experienced through their exposure to the group intervention. Forty pregroup and 24 postgroup interviews were analyzed using a thematic analysis framework. Findings: The qualitative findings are presented using creative nonfiction in the form of a composite vignette. The composite vignette portrays the content within the themes, creatively telling a more compelling story that illustrates key points and themes within the data set. The vignette shows how mental health challenges created problems in the youths’ lives. Although most of the youths were initially nervous about participating in the program, the strengths and arts-based nature of the program helped them to connect with others in the group and express themselves. All of the youths reported that the group program was enjoyable and beneficial. They learned to identify what they were feeling/thinking and to express these feelings/thoughts using creative means of expression. Making art helped them to develop their self-awareness and created enjoyment in the group and with the group methods. Also, learning about mindfulness helped them to think in different ways, and to focus and relax more. Application: The results of this pilot project warrant further investigation into the benefits of creative strengths-based mindfulness-based interventions for in-patient youths experiencing mental health challenges. The composite vignette centers the youths’ voices and provides a comprehensive account of their experiences.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».