Boredom in inpatient mental healthcare settings: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Introduction To identify the scope of existing literature exploring boredom experienced by those using inpatient mental health services, we conducted a scoping review. Method We performed a comprehensive literature search of four databases: Medline, EMBASE, CINAHL and PsycINFO. This search resulted in 978 titles and abstracts, which were reviewed by two independent raters. Results A total of 19 studies met the criteria for inclusion. Inter-rater reliability was assessed (k = 0.719 (95% confidence interval 0.500 to 0.938), P < 0.05 (full-text)), resulting in a ‘good’ strength of agreement according to the Practical Statistics for Medical Research. A content analysis resulted in the identification of four primary themes: (a) boredom as an acknowledged problem in inpatient mental health settings; (b) consequences of boredom; (c) models for addressing boredom through meaningful activity; and (d) the occupational therapy role in addressing state and trait boredom. Conclusion Occupational therapists play an important role in addressing the boredom experienced by those receiving treatment for mental illness in hospital settings. Further empirical evidence is needed to develop a better understanding of the influence of boredom on inpatient service users’ mental health, and additional models need to be developed to address this persistent problem.
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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 | 0,009 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».