Mental illness prevention in post-ACS men: A partcipatory action research
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The prevalence of social determinants of health (i.e. rurality, low education and poverty) among men put them at an elevated risk for comorbid cardiac disease and mental illness. While, men are particularly vulnerable to mental illnesses (i.e. depression, anxiety) after an acute coronary syndrome (ACS), they are typically averse to seeking medical care, especially for mental health issues. Targeting interventions to at-risk population groups is a well documented approach. However, little in the literature presents how to prevent mental illness in cardiac men. This study aims to develop, implement and pilot a psychoeducational program tailored for post-ACS men. Methods A mixed method including a scoping review, a qualitative study and a quasi-experimental pilot study. Results In total, 42 articles were retrieved to extract key components of cardiac men-sensitive psychoeducation programs. We led 22 focus groups and 14 semi-structured interviews (119 men in total). The mean age was 51.2 years [45-77]. We integrated the gathered data gathered from the scoping review and the qualitative study to develop a psychoeducational program (3 group sessions). The pilot study involved 48 men who completed the baseline, the 3-month and the 6-month data collections. We observed 80% of compliance. Findings show a significant improvement in PHQ-9, GAD-7, IES-R, CSI and EQ-5D scales. We also observed changes in the CMNI-22, a measure of attitudes, beliefs, and behaviors associated with both traditional and non-traditional masculine gender roles. Men appreciated the time flexibility (sessions were scheduled based on participants’ availability) and the responsiveness of the sessions (content was discussed based on their needs and interests). Life partners were invited and 65% attended to all sessions. Conclusions The program was a success and we expect to transform it into a peer-led intervention to improve its delivery in the community and its accessibility for rural and remote areas. Key messages At-risk population-sensitive approaches are key for compliance and effectiveness. Group sessions are effective approaches to improve men’s mental heatlh literacy.
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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 | 0,026 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».