Strength and Vulnerability of Mental Illness in Older Persons within the Rural Context
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: In this paper we analyzed the complex issue of mental illness in older persons living in rural areas using the Strength and Vulnerability Integration (SAVI) model as a conceptual framework to bring balance to negative accounts of older persons’ emotional experiences. Method: A narrative review was conducted to examine the mental health issues of older persons living in rural areas. Three databases were searched for data pertaining to rural mental health and the SAVI model. Theoretical and empirical articles that analyzed the strengths and vulnerabilities in relation to mental illness in older persons living in rural areas were included and analyzed. Additionally, policy and position papers were used to interrogate this issue. Findings: Analysis revealed three themes: individual vulnerabilities, system vulnerabilities and strengths. Rural individuals’ struggles with chronic stress, a loss of social belonging, and neurological dysregulation across their lifespans were discussed in how they developed strengths in ageing and overcame vulnerabilities. Barriers to accessing mental health services, caregiving respite care, and health promotional services in rural areas included system vulnerabilities that exacerbated the rates of mental illness and poor health outcomes in older persons. Strengths included the rural social connection and community engagement that fostered a sense of community. Conclusions: Research and practice recommendations situated within the SAVI model include the importance of acknowledging individual differences viewing the strengths of ageing, cultural perceptions of time and leveraging community-based strengths to overcome vulnerabilities of ageing in rural areas. These changes will facilitate nurses and other health care providers assess, respond to, and prevent mental illness and poor health outcomes in the diverse ageing population living in rural areas. Keywords: mental illness, rural areas, older persons, Strength and Vulnerability Integration model, ageing populationDOI: https://doi.org/10.14574/ojrnhc.v23i1.725
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».