Using Group Concept Mapping to Develop a Conceptual Model of Housing and Community-Based Residential Settings for Adults With Severe Mental Illness
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Most existing conceptual models of residential environments and housing programs were developed over a decade ago or lack comprehensiveness. The attributes to be used to describe housing programs with adequate specification remain unclear including the attributes that mediate service user outcomes. In this study, group concept mapping was used to develop a conceptual model of housing and community-based residential settings for adults with severe mental illness based on stakeholder perceptions and values. METHODS: Participants were selected through purposive sampling and included service users, family members, staff working in residential facilities, mental health workers and managers. Participants (n=221) generated 1,382 statements describing attributes of housing and community-based residential settings for adults with severe mental illness (99% saturation). Thematic content analysis was conducted to analyze the statements and create a list of 140 selected statements. Participants then rated (n=416) and sorted into categories (n=73) the selected statements. Descriptive statistics were computed for each statement relative importance. Multidimensional scaling and hierarchical cluster analysis were used to produce the conceptual model (maps). Stakeholders (n=12) were also involved in the interpretation of the maps. RESULTS: The findings show overall concordance between stakeholders in relation to statements perceived importance (rating) and the statements inter-relationships (sorting). The stress value of 0.23 indicates that the two-dimensional solution of the multidimensional scaling analysis fits the data set (goodness of fit). The final conceptualization includes 12 clusters: (1) A balanced and healthy housing system; (2) Quality and management practices (facility/local level); (3) Physical external environment; (4) Services tailored to needs and preferences; (5) Services and interventions provided (linkage); (6) Equality, policies and availability of activities; (7) Organizational structure and staff qualities; (8) Services and interventions (learning skills); (9) Services and interventions (daily living support); (10) Personal space and right to privacy; (11) Physical interior environment; (12) Respect, functioning and atmosphere. CONCLUSION: The results illustrate the multifaceted and multilevel nature of community-based residential settings through a visual representation. They articulate a number of attributes, clusters and dimensions that could be included in a common conceptual model of community-based residential settings and housing for adults with severe mental illness.
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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 | 0,010 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».