Recovery and Severe Mental Illness: Description and Analysis
Notice bibliographique
Résumé
The notion of recovery has been embraced by key stakeholders across Canada and elsewhere. This has led to a proliferation of definitions, models, and research on recovery, making it vitally important to examine the data to disentangle the evidence from the rhetoric. In this paper, first we ask, what do people living with severe mental illness (SMI) say about recovery in autobiographical accounts? Second, what do they say about recovery in qualitative studies? Third, from what we have uncovered about recovery, can we learn anything from quantitative studies about proportions of people leading lives of recovery? Finally, can we identify interventions and approaches that may be consistent or inconsistent with the grounded notions of recovery unearthed in this paper? We found that people with mental illness frequently state that recovery is a journey, characterized by a growing sense of agency and autonomy, as well as greater participation in normative activities, such as employment, education, and community life. However, the evidence suggests that most people with SMI still live in a manner inconsistent with recovery; for example, their unemployment rate is over 80%, and they are disproportionately vulnerable to homelessness, stigma, and victimization. Research stemming from rehabilitation science suggests that recovery can be enhanced by various evidence-based services, such as supported employment, as well as by clinical approaches, such as shared decision making and peer support. But these are not routinely available. As such, significant systemic changes are necessary to truly create a recovery-oriented mental health system.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».