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Enregistrement W3176851877 · doi:10.1111/1440-1630.12748

Personal narratives of learning self‐management: Lessons for practice based on experiences of people with serious mental illness

2021· article· en· W3176851877 sur OpenAlexafffund
Susan Strong, Lori Letts

Notice bibliographique

RevueAustralian Occupational Therapy Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensMcMaster UniversitySt. Joseph’s Healthcare Hamilton
Organismes subventionnairesMcMaster UniversitySt. Joseph's Healthcare Hamilton
Mots-clésMental healthPsychologyReflexivityPsychological interventionContext (archaeology)Self-managementMental illnessOccupational therapyInterdependenceNarrativeThematic analysisQualitative researchPsychotherapistPsychiatrySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Clinicians are challenged to deliver self-management interventions in recovery-oriented services for individuals living with serious mental illnesses. Little is known about how people learn self-management skills and questions remain about how best to deliver support. To offer insights for delivery, this research describes the lived experiences of learning self-management and the meaning of those experiences within recovery journeys and the context of health-care delivery. METHODS: Design followed van Manen's approach of phenomenology through an occupational therapist's lens. Using purposeful criterion sampling until saturation, 25 adults with psychosis experiences (8-40 years) from six community-based specialised mental health programs were interviewed. Conceptual maps were cocreated depicting key learning experiences, intersections with services, and recommendations. Data reduction, reconstruction and explication of meaning occurred concurrently, and multiple strategies were used to transparently support an open, iterative, reflexive process. FINDINGS: Participants described eight essential tasks to live well, learned often serendipitously, taking up to 15-30 years to find the right combination of supports and self-management strategies to achieve what they felt was a life of quality. Self-management needs were not routinely addressed by services and extended beyond illness or crisis management while participants grappled with emotions, self-concept, relationships, and occupational issues. Participants asked providers to "teach us to teach ourselves"; "invite clients" to the decision table; and deal directly with emotions of fear, shame, and trust with respect to self and relationships. Findings challenge conventional conceptualisations of self-management to consider clients living interdependent lives with tasks performed in context, dynamically influenced by complex personal, socio-ecological relationships. CONCLUSIONS: Participants' narratives compel increasing access to strategic personalised self-management learning opportunities as an effort to shorten the prolonged recovery paths. Findings offer ways providers can understand and address eight self-management learning tasks from the perspective of lived experiences. Self-management was enmeshed with recovery, health, and building a life.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 seuil0,079

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0140,023
Communication savante0,0100,014
Science ouverte0,0030,020
Intégrité de la recherche0,0030,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,187
Tête enseignante GPT0,469
Écart entre enseignants0,282 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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