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Enregistrement W4383960717 · doi:10.59703/ijrr.v5i2.3-13

Patients’ and family members’ experiences of recovery in a forensic psychiatry program.

2022· article· en· W4383960717 sur OpenAlexaff
Ivana Furimsky, Michelle Chen, Fiona Wilson, Gary Chaimowtiz

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Risk and Recovery · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensSt. Joseph’s Healthcare HamiltonMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForensic psychiatryForensic sciencePsychiatryPsychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The introduction of a recovery approach to forensic psychiatry services has been embraced in recent years.The recovery approach moves patient care beyond the domains of symptom reduction and aggression management.It places the importance on the patient's personal experiences and values, and instills hope for a future with meaningful activities and supportive social relationships.As an initial step to integrating a recovery approach, we sought to better understand patients' and family members' perspectives and experiences of recovery in a forensic psychiatry program (FPP).This project involved one family member and two patient focus groups.All groups were asked what recovery meant to them and what we could do to support their recovery in the FPP.The focus groups were audio recorded and transcribed.A thematic analysis approach identified themes from the transcripts.Family themes included the patient returning to their original identity, opportunities to address the past, developing positive connections with others, balancing rehabilitation in the forensic environment, and maintaining communication with staff.Patient themes included developing positive connections, developing better communication about the forensic system, balancing rehabilitation in the forensic environment, and progressing with their lives.Patients and family members described their experiences of recovery in our FPP.Some areas for improvements were identified, which can form the groundwork for future improvement initiatives in our FPP.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,219
Score d'incertitude au seuil0,275

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,322 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2022
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