Understanding needs of stakeholders and outcomes desired from a home-based intervention program for “difficult to treat” schizophrenia and related disorders
Notice bibliographique
Résumé
Background: We aimed to understand the needs of service users - families and patients with schizophrenia and related disorders, and mental health professionals (MHPs) and expectations from a home-based psychosocial intervention program in Indian setting. Materials and Methods: We conducted four focus group discussions (FGDs) with families, patients with schizophrenia and related disorders and MHPs. Two FGDs were conducted with families and one each with the patients and MHPs. Participants in families and MHP group were asked about their primary concerns in caring for the patients, perceived needs of patients and the areas that can be targeted through a home-based psychosocial intervention program. All FGDs were audio-recorded and verbatim transcribed. Content analysis of the data was done to obtain a final list of needs and expected outcomes from a psychosocial intervention supported by families. Results: Six key priority needs were identified for intervention: medication adherence, activities of daily living, promoting physical health, engagement in meaningful work, building of social and support networks and information about all aspects of illness. Priority outcomes identified by MHPs were mostly clinical like symptom reduction, fewer rehospitalisation while families and patients focused more on psychosocial outcomes, such as improvement of wellbeing, having relationships, engagement in meaningful activities, better organization of the day, increased self-respect, reduced stress, lesser interference, and critical comments. All groups suggested that book or mobile app or video could be used. Conclusion: This qualitative study shows that while both clinicians and service users consider recovery from schizophrenia and related disorders to be important, they differ on what they prioritise.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».