Determinants of mental health professionals’ attitudes towards recovery: A review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The attitudes of mental health professionals towards consumers' recovery are far more pessimistic than what is needed for the recovery-orientation to truly permeate systems of care. It has become pressing to depict determinants for these attitudes and how they evolve during professionalization. This, in the hopes to adjust not only medical education, but also ongoing training of professionals. METHODS: A systematic search of PubMed and PsycINFO databases was conducted, yielding a net 15 303 records. Twenty-two publications from specific educational journals and reference lists were added. Finally, thirty-four full texts were read, from which twenty-two articles were included. RESULTS: From the reviewed studies emerged five main determinants: profession, education, age, clinical experience, and nature of the contact with consumers. Traditional clinical placements during residency, negative experiences with acute patients, younger age and the professional attitudes of psychiatrists seem to all be determining factors for professionals' pessimistic attitudes towards recovery. CONCLUSIONS: This review found specific determinants for attitudes in recovery and four out of five can be acted upon. For a recovery-orientation to be implemented across our mental health system, we formulate recommendations within the Canadian context for revision of curriculum, recovery-specific training, and operationalisation through state/provincial technical assistance centers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,038 | 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 tête enseignante, 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 ».