Transitional discharge model for community mental health integration: A focused ethnographic study of clients’ perspectives
Notice bibliographique
Résumé
Clients' perceptions of continuous support during the transition from hospital to the community have been understudied. The present study evaluated clients' perceptions of the benefits and potential adjustments to the implementation of a transitional discharge model (TDM), an intervention for community integration of clients with mental health issues. A focused ethnography methodology was used to investigate the effectiveness of the TDM. Data were collected using two sets of focus groups which involved 87 clients with mental illness seeking care from nine hospitals across the Province of Ontario, Canada. One focus group was conducted at six months and another at the one-year time point of the study. Data analysis followed a four-step ethnographic approach proposed by Leininger (1985) for thematic analysis in qualitative research. Four main themes emerged: (i) clients' perceived benefits of the TDM. These came in the form of reassurance about transitioning from hospitalization to community, reduced feelings of isolation, and enhanced continuity of care and recovery, (ii) TDM for community integration; clients believed that the intervention offered suitable friendships, was a tool for social connectedness, and helped to reduce stigma, (iii) encountered challenges, which included issues with trust, perceiving peer supporters as intruders, issues with communication, and initial fears about discharge and (4) suggestions for improving the TDM, such as, more in-person interactions, formalizing the TDM and raising awareness about community resources. The TDM implementation may facilitate the transition from hospital to the community by offering social support that enhances recovery.
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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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».