Strengths of families to limit relapse in mentally ill family members
Notice bibliographique
Résumé
Background: Relapse prevention in mental health care is important. Utilising the strengths of families can be a valuable approach in relapse prevention. Studies on family strengths have been conducted but little has been done on the strengths of family members to help limit relapse in mental health care users. The purpose of this research was to explore and describe the strengths of family members in assisting mental health care users to limit relapses.Methods: A phenomenological design was followed. Purposive sampling was used and 15 family members of mental health care users who have not relapsed in the previous two years participated. Individual unstructured interviews were conducted. Data were analyse dusing thematic analysis.Results: Four main themes were identified, namely accepting the condition of the mental health care users, having faith, involving the mentally ill family members in daily activities and being aware of what aggravates the mentally ill family members.Conclusions: Family members go through a process of acceptance and receive educational information and assistance from health professionals. In this process families discover and apply their strengths to limit relapses of mentally ill family members. It is important that family members caring for mentally ill family members are involved in their treatment from the onset, and that they are guided through a process of acceptance.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».