Not ‘Just a Talking Head’: Experiences of Australian Public Mental Health Clinicians Implementing a Dialogical Family Therapy Approach for Young People with Severe Mental Health Concerns
Notice bibliographique
Résumé
The evidence for efficacy of family‐based approaches for psychological problems is extensive, although model‐specific effects have not been established. However, implementation of family therapy approaches in tertiary mental health settings has been challenging due to factors such as negative staff attitudes and difficulties engaging families. Open Dialogue is an emerging network‐based therapy that has a focus on genuine collaboration, flexibility, authenticity, and openness. This study describes the experiences and perspectives of clinicians, service users and families, following training in Open Dialogue, within a child and adolescent mental health service, and an adolescent inpatient unit in public mental health services. A total of 16 participants (11 clinicians and five service users and family members) took part in semi‐structured interviews regarding their experiences with Open Dialogue. Interpretative phenomenological analysis was used to analyse interview transcripts. Four major themes were identified from interviews with clinicians: valuing responses from families, learning from families and privileging their expertise, hesitation about doing family therapy, and engaging with authenticity and flexibility. Three themes emerged from family interviews: hesitation about doing family therapy, valuing collaboration and openness, and opening space for more talk. These themes are relevant to challenges of family therapy in public mental health settings and future directions for implementation.
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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 | 0,015 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,011 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».