“Participation Is Fun and Empowering”: A Participatory Approach to Co-Design a Cultural Art Program for Older Chinese at Risk of Depression in Hong Kong
Notice bibliographique
Résumé
Background and Objectives: Internalized ageism and stigma of mental illness may disempower older people and impede help-seeking among those at risk of depression. Arts are deemed enjoyable, stigma-free, and conducive to mental health, and a participatory approach can engage and empower potential service users. This study aimed to co-design a cultural art program and test its feasibility in empowering older Chinese people in Hong Kong and preventing depression. Research Design and Methods: Adopting a participatory approach and guided by the Knowledge-to-Action framework, we co-designed a 9-session group art program using Chinese calligraphy as the channel for gaining emotional awareness and facilitating expression. The iterative participatory co-design process engaged 10 older people, 3 researchers, 3 art therapists, and 2 social workers through multiple workshops and interviews. We tested the program's acceptability and feasibility in 15 community-dwelling older people at risk of depression (mean age = 71.6). Mixed methods were used, including pre- and postintervention questionnaires, observation, and focus groups. Results: < .05), but not in other mental health-related measurements. Participants reflected that active participation and learning new art skills were fun and empowering, arts enabled them to gain insight into and express deeper feelings, and groups with peers made them feel relatable and accepted. Discussion and Implications: Culturally appropriate participatory arts groups can effectively promote empowerment in older people, and future research should balance eliciting meaningful personal experiences and measurable changes.
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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 | 0,013 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».