Antiracist training programs for mental health professionals: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Racism has been shown to be directly deleterious to the mental health care received by minoritized peoples. In response, some mental health institutions have pledged to provide antiracist mental health care, which includes training mental health care professionals in this approach. This scoping review aimed to synthesize the existing published material on antiracist training programs among mental health care professionals. To identify studies, a comprehensive search strategy was developed and executed by a research librarian in October 2022 across seven databases (APA PsycInfo, Education Source, Embase, ERIC, MEDLINE, CINAHL, and Web of Science). Subject headings and keywords relating to antiracist training as well as to mental health professionals were used and combined. There were 7186 studies generated by the initial search and 377 by the update search, 30 were retained and included. Findings revealed four main antiracist competencies to develop in mental health professionals: importance of understanding the cultural, social, and historical context at the root of the mental health problems; developing awareness of individual biases, self-identity and privilege; recognizing oppressive and racism-sustaining behaviors in mental health care settings; and, employing antiracist competencies in therapy. Professionals who have taken trainings having the main components have developed skills on the interconnectedness between racialized groups' mental health and the cultural, religious, social, historical, economic, and political issues surrounding race, necessary for successful clinical practice and for providing anti-racist mental health care. This scoping review presents a summary of the essential antiracist competencies drawn from the literature which must be applied in a mental health care setting, to improve help seeking behaviors, and reduce distrust in mental health care professionals and settings.
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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 | 0,010 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,005 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».