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Enregistrement W3139215589 · doi:10.1177/13634615211000552

Experiences of Family Burden in Caring for the Severely Mentally Ill in a Foreign Land: A Qualitative Study of Chinese Immigrant Families in Toronto, Canada

2021· article· en· W3139215589 sur OpenAlexaffabout
Samuel Law, Lisa Andermann, Wendy Chow, Xing Wei Luo, Xiang Wang

Notice bibliographique

RevueTranscultural Psychiatry · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueFamily Caregiving in Mental Illness
Établissements canadiensUniversity of TorontoMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDisadvantagedQualitative researchImmigrationEthnic groupMental illnessMental healthPovertyPsychologyStigma (botany)Perspective (graphical)SociologyPsychiatryEconomic growthPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is a relative dearth of qualitative studies on the actual experiences of families caring for members suffering from serious mental illness, and even less is known about disadvantaged ethnic minority immigrant families. This explorative qualitative study examines the burden experienced by 15 family members of Chinese immigrant background in Toronto, Canada. Six common themes emerged from the study: 1) significant worries about not being able to take care of ill members in the future; 2) on-going strain and changed family life; 3) pervasive social stigma, discrimination and lack of resources; 4) general appreciation of Canadian health and welfare systems and opportunities; 5) cultural factors and beliefs uniquely shape families' support and caring commitment; and 6) families find various ways to cope and help themselves. Opportunities for improved care delivery based on these understandings are discussed.

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)0,000
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 enseignants0,245
Score d'incertitude au seuil0,658

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,315 · 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
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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