Modeling variables associated with personal recovery among service users with mental disorders using community-based services
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mental health research is evolving toward the identification of conceptual models and associated variables, which may provide a better understanding of personal recovery, given its importance for individuals affected by mental disorders (MDs). AIMS: This article evaluated personal recovery in a sample of adults with MDs using an adapted conceptual framework based on the Andersen behavioral model, which evaluates predisposing, enabling and needs factors in service use. METHODS: The study design was cross-sectional and included 327 mental health service users recruited across four local health service networks in Quebec (Canada). Data were collected using seven standardized instruments and participant medical records. Structural equation modeling was performed. RESULTS: Quality of life (QOL), an enabling factor, was most strongly associated with personal recovery. Health behavior variables associated with recovery included the following: use of alcohol services, having a family physician, consulting a psychologist, use of food banks, consulting fewer professionals and not using drug services. Regarding needs factors, higher numbers of needs, lower severity of unmet health, social and basic needs and absence of mood disorders were also associated with personal recovery. No predisposing factors emerged as significant in the model. CONCLUSION: Findings suggest that QOL, needs variables and comprehensive service delivery are important in personal recovery. Services should be individualized to the health, social and basic needs of service users, particularly those with mood disorders or co-occurring mental health/substance use disorders.
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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 | 0,005 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».