Recovery and Severe Mental Illness: Description and Analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
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.
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 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 découle