Coping mechanisms used by the families of mental health care users in Mahikeng sub-district, North West province
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Families of the mental health care users (MHCUs) face different challenges in dealing with, supporting and caring for MHCUs on a daily basis. The divergent coping mechanisms that the family members use aim to lower the negative, psychological and emotional impact of the stress. These include: escape, avoidance and denial. AIM: To explore, describe and contextualise coping mechanisms used by the families of MHCUs and to suggest recommendations for improving their coping mechanisms in Mahikeng sub-district, North West province (NWP), South Africa. SETTING: The study was conducted in three community health centres in Mahikeng sub-district, NWP, South Africa. METHODS: A qualitative-exploratory-descriptive and contextual research design was used. Non-probability convenience and purposive sampling techniques were used to select participants. WhatsApp video calls were used to collect data which were analysed following Creswell's six steps of qualitative data analysis. RESULTS: The study established three themes namely; challenges experienced by the family members, coping mechanism used by the family members, and suggestions for improvement in the coping mechanisms for the family members. CONCLUSION: The findings of this study show that the family members of MHCUs are faced with different challenges. Some of the coping mechanisms used by the family members are insufficient and require improvement to enable them to cope effectively. When the coping mechanisms of the family members of MHCUs are improved, their well-being and that of the MHCUs might improve significantly. CONTRIBUTION: The findings of this study provides information that may be used to improve the coping mechanisms of the families of MHCUs in the NWP, South Africa.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».