An International Pilot Study of Self-Reported Quality of Life in Outpatient and Inpatient Mental Health Settings
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Measuring quality of life (QoL) is essential to understand how clients perceive their care. In practice, many instruments are in place to identify mental health diagnoses and measure treatment outcomes, but there are fewer standardized instruments to routinely collect information about self-reported QoL, especially across different mental health settings. Moreover, existing tools have been criticized for being built from the perspective of care professionals rather than the users' perspective. The 23-item Self-Reported interRAI-QoL Survey for Mental Health and Addictions (interRAI SQoL-MHA) tackles these issues, as it is based on self-reported measures and has proven validity across settings and countries. Objective: The aim of this study is to assess and compare QoL across settings and explore associations between dimensions of self-reported QoL and some items from the interRAI SQoL-MHA in a multinational sample. Settings: Inpatient and community mental health services. Methods: Data were collected from organizations in Belgium, Finland, Russia, Brazil, Rwanda, Canada and Hong Kong. Logistic regression models were constructed using each domain scale of the interRAI SQoL-MHA (relationship, support, hope, activities and relationship with staff) as dependent variables. Results: A total of 2,474 people (51.2% female, 56.7% of age 45 or older) were included in the study. A benchmark analysis showed the samples that performed above the benchmark line or below. The models yielded significant odds ratios among the domain scales, as well as for the items of the interRAI SQoL-MHA, with positive associations for the items “work and education opportunities” and “satisfied with services”, and inverse associations for the items “financial difficulties” and for the inpatient setting. Conclusion: The analysis of associations between the determinants offers relevant information to improve mental health care and clients' perceived quality of life. Information about the determinants can help policymakers to design interventions to improve care outcomes, as well as provide more possibilities for integration into the community. The interRAI SQoL-MHA is innovative, as it can be linked to the third generation interRAI MH and Community MH-instruments, to be used in different mental health care settings, combining the objective and subjective QoL domains.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».