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Enregistrement W3084203115 · doi:10.1177/1744987120937409

Caring for a violent relative with severe mental illness: a qualitative study

2020· article· en· W3084203115 sur OpenAlexaff
Étienne Paradis-Gagné, Dave Holmes, Jean Daniel Jacob

Notice bibliographique

RevueJournal of research in nursing · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueFamily Caregiving in Mental Illness
Établissements canadiensUniversity of OttawaUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental illnessQualitative researchPsychologyPsychological resilienceGrounded theoryMentally illMental healthGovernment (linguistics)Poison controlDomestic violenceSocial psychologySuicide preventionCriminologyPsychiatryMedicineSociologyMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: According to the literature reviewed, although families living with a mentally ill relative often face violence, this issue has been little studied in nursing. Methods: We conducted a qualitative research study to explore the experience of families dealing with this complex reality. We adopted Jacques Donzelot’s theory of the government of family as our theoretical framework and used grounded theory as our research methodology. In total, 14 participants who had been victims of violence perpetrated by relatives with severe mental illness were interviewed. Findings: Qualitative analysis led to the identification of five themes: (a) medico-legal apparatus; (b) experience of violence; (c) the family’s responsibility toward the violent relative; (d) exclusion and stigmatisation; and (e) suffering and resilience. The present paper focuses on the study’s central theme: the family’s responsibility toward the violent relative.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,483

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,145
Tête enseignante GPT0,516
Écart entre enseignants0,371 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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