Traditional & narrative practices of treatment for depression and depressive symptoms in older adults
Notice bibliographique
Résumé
An analysis and evaluation of the literature regarding traditional treatment methods for depression among older adults compared the effectiveness of the results to the benefits of a treatment plan that integrates the narrative practices of storytelling and reflexive writing. Priority was given to peer-reviewed journal articles from 2008 forward, though some earlier information was used for clarification and foundation building. The formation and implementation of individual patient treatment plans for depression and depressive symptoms are impacted by many variables such as: Confusion surrounding provider treatment guidelines, social organizational context, organizational climate and the differing definitions of depression that exist among providers and patients. Patients often struggle to self-identify or put words to depressive symptoms and the process of reflexive writing is transformative and increases narrative competency, which strengthens a patient’s ability to give an account of oneself, aiding in self-discovery and personal symptom awareness. An imbalance of power exists in the clinical encounter and the practices and principles of the discipline of Narrative Medicine can have a positive impact on strengthening the therapeutic alliance and treatment outcomes. Older adults with depression and depressive symptoms have a lower quality of life and often feel less productive in their communities. Traditional pharmacologically based depression treatment plans are one-dimensional and often fail to address personal patient context and preference. Older adults living with diagnosed depression and depressive symptoms can be better served with treatment plans that include narrative techniques that increase alliance, affiliation, self-awareness and self-discovery.
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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 | 0,008 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».