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Enregistrement W4296622710 · doi:10.1080/09638237.2022.2118692

Discourses of compassion from the margins of health care: the perspectives and experiences of people with a mental health condition

2022· article· en· W4296622710 sur OpenAlexaff
Carmel Bond, Ada Hui, Stephen Timmons, Ellie Wildbore, Shane Sinclair

Notice bibliographique

RevueJournal of Mental Health · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMindfulness and Compassion Interventions
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesEconomic and Social Research Council
Mots-clésCompassionMental healthPsychologyMental health careEmpathyPublic healthHealth carePsychiatryNursingMedicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Evidence supports the positive influence of compassion on care experiences and health outcomes. However, there is limited understanding regarding how compassion is identified by people with lived experience of mental health care. AIM: To explore the views and experiences of compassion from people who have lived experience of mental health. METHODS: 10) were interviewed in a community setting. Characteristics of compassion were identified using an interpretative description approach. RESULTS: Study participants identified compassion as comprised three key components; 'the compassionate virtues of the healthcare professional', which informs 'compassionate engagement', creating a 'compassionate relational space and the patient's felt-sense response'. When all these elements were in place, enhanced recovery and healing was felt to be possible. Without the experience of compassion, mental health could be adversely affected, exacerbating mental health conditions, and leading to detachment from engaging with health services. CONCLUSIONS: The experience of compassion mobilises hope and promotes recovery. Health care policymakers and organisations must ensure services are structured to provide space and time for compassion to flourish. It is imperative that all staff are provided with training so that compassion can be acquired and developed.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,349 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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