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Enregistrement W3195257980 · doi:10.1177/10497323211039828

Caregiver Support in Mental Health Recovery: A Critical Realist Qualitative Research

2021· article· en· W3195257980 sur OpenAlexaffabout
François Lauzier‐Jobin, Janie Houle

Notice bibliographique

RevueQualitative Health Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueFamily Caregiving in Mental Illness
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocial supportMental healthPsychologyThematic analysisQualitative researchInterpersonal communicationAnxietyInterpersonal relationshipIdentification (biology)Clinical psychologySocial psychologyPsychotherapistPsychiatrySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Support from caregivers is an important element of mental health recovery. However, the mechanisms by which social support influences the recovery of persons with depressive, anxiety, or bipolar disorders are less understood. In this study, we describe the social support mechanisms that influence mental health recovery. A cross-sectional qualitative study was undertaken in Québec (Canada) with 15 persons in recovery and 15 caregivers-those having played the most significant role in their recovery. A deductive thematic analysis allowed for the identification and description of different mechanisms through a triangulation of perspectives from different actors. Regarding classic social support functions, several of the support mechanisms for mental health recovery were identified (emotional support, companionship, instrumental support, and validation). However, informational support was not mentioned. New mechanisms were also identified: presence, communication, and influence. Social support mechanisms evoke a model containing a hierarchy as well as links among them.

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)0,094
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche, Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,744
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0940,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,626
Tête enseignante GPT0,705
Écart entre enseignants0,078 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations35
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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