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Enregistrement W4385429087 · doi:10.46743/2160-3715/2023.5909

Omani Families Caring for a Member with Mental Illness: A Descriptive Qualitative Study

2023· article· en· W4385429087 sur OpenAlexaff
Khaldoun Aldiabat, Enam Alsrayheen, Muna Alshammari, Carole-Lynne Le Navenec, Odette Griscti

Notice bibliographique

RevueThe Qualitative Report · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueFamily Caregiving in Mental Illness
Établissements canadiensUniversity of CalgaryCape Breton Regional HospitalNova Scotia Health AuthorityCape Breton University
Organismes subventionnairesSultan Qaboos University
Mots-clésDenialMental illnessQualitative researchFamily memberPsychologyNursingMentally illPsychological interventionDescriptive researchEmpathyContent analysisFamily caregiversFamily centered careTheme (computing)PsychiatryMedicineMental healthFamily medicineHealth carePsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this qualitative descriptive study was to gain an in depth understanding and knowledge regarding how Omani families care for a member with mental illness including how they supported the later in self-care activities. Data was collected from participants using a purposive sample consisting of ten family caregivers whose member was in Sultan Qaboos University Hospital in Muscat. Each caregiver participated in one semi-structured interview. The interviews were analyzed using qualitative content analysis. The findings included two major themes: The first theme was “caring and empowering with empathy, love, and understanding.” The second theme was “self-denial and giving without limitations.” In conclusion, Omani family caregivers for a mentally ill family member provided optimum level of care to help and empower their family members to manage the mental illness. However, in so doing, those caregivers denied and neglected themselves for taking care of their mentally ill members. Several appropriate clinical interventions and policies are needed to support those family caregivers, to create a situation recently referred to as becoming “care partners.”

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
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 Opus0,184
Tête enseignante GPT0,493
Écart entre enseignants0,308 · 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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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