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Enregistrement W2923041434 · doi:10.1111/jar.12932

Exploring perceptions of positive mental health in young adults with intellectual disabilities

2021· article· en· W2923041434 sur OpenAlexaff
Darcie‐Anne Bailey, Laurie Ford, Victoria Knight

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Research in Intellectual Disabilities · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDown syndrome and intellectual disability research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthPsychologyMental health literacyCLARITYPhenomenographyIntellectual disabilityPsychoeducationPerceptionMental health lawPopulationClinical psychologyDevelopmental psychologyPsychological interventionPsychiatryMedicineMental illnessEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Despite having higher levels of mental health difficulties than the general population, limited research exists about how individuals with intellectual disabilities view mental health. Providing education about mental health literacy can contribute to maintaining positive mental health. Individuals who understand positive mental health are more likely to take steps to improve their mental health. AIMS: This study explores how young adults with intellectual disabilities conceptualise and define the concept of positive mental health. MATERIALS & METHODS: Eight participants were interviewed using phenomenographic methods. RESULTS: Using phenomenography as the approach, four categories of description emerged from the analysis and included defining positive mental health as related to physical health, lack of clarity about positive mental health, positive qualities (emotions and actions) and mental health components. DISCUSSION: This study highlights the need for further research, exploring how to provide support through psychoeducation to individuals with intellectual disabilities about mental health.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,003
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,153
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,234 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations7
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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