Cultural competency in the treatment of obsessive-compulsive disorder: practitioner guidelines
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This article provides clinical guidelines for basic knowledge and skills essential for successful work with clients who have obsessive-compulsive disorder (OCD) across ethnic, racial and religious differences. We emphasise multiculturalist and anti-racist approaches and the role of culture in shaping the presentation of OCD in clients. Several competencies are discussed to help clinicians differentiate between behaviour that is consistent with group norms versus behaviour that is excessive and psychopathological in nature. Symptom presentation, mental health literacy and explanatory models may differ across cultural groups. The article also highlights the possibility of violating client beliefs and values during cognitive behavioural therapy (CBT), and subsequently offers strategies to mitigate such problems, such as consulting community members, clergy, religious scholars and other authoritative sources. Finally, there is a discussion of how clinicians can help clients from diverse populations overcome a variety of obstacles and challenges faced in the therapeutic context, including stigma and cultural mistrust. Key learning aims (1) To gain knowledge needed for working with clients with OCD across race, ethnicity and culture. (2) To understand how race, ethnicity and culture affect the assessment and treatment of OCD. (3) To increase awareness of critical skills needed to implement CBT effectively for OCD in ethnoracially diverse clients. (4) To acknowledge potential barriers experienced by minoritized clients and assist in creating accessible spaces for services.
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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 | 0,013 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 ».