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Enregistrement W4392699804 · doi:10.1177/13634615241233683

Cultural pathways to psychosis care: Patient and caregiver narratives from Puebla, Mexico

2024· article· en· W4392699804 sur OpenAlexaffabout
Sylvanna M. Vargas, Wilmer A. Rivas, Andrew G. Ryder, María del Carmen Elizabeth Lara Muñoz, Steven R. López

Notice bibliographique

RevueTranscultural Psychiatry · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Treatment and Access
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesNational Institute on Minority Health and Health DisparitiesFoundation for Psychocultural Research
Mots-clésConceptualizationNarrativePsychologyAggressionPsychiatryPsychosisThematic analysisMental illnessMental healthClinical psychologyQualitative researchSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The current study used the McGill Illness Narrative Interview (MINI) to explore patients’ ( n = 6) and caregivers’ ( n = 3) narratives about how they identified and sought care for psychosis. Participants were recruited from an outpatient clinic at the Hospital Psiquiátrico Dr. Rafael Serrano , a public psychiatric hospital in Puebla, Mexico. All participants consented to complete semi-structured interviews in Spanish. Thematic analyses were used to inductively identify common themes in participants’ narratives. The results indicated that during the initial symptom onset, most participants noticed the presence of hallucinations but did not seek help for this hallmark symptom. Participants described seeking care only when they or their ill relative exhibited escalating aggressive behaviors or physical symptoms that were interpreted as common medical problems. As participants became connected to specialty mental health services, they began to develop a conceptualization of psychosis as a disorder of aggression. For some participants, this conceptualization of psychosis as an illness of aggression contributed to their ambivalence about the diagnosis. These results can be understood using a cultural scripts framework, which suggests that cultural norms are influenced by collective understandings of normalcy and valorization of behaviors. Implications for community campaigns are discussed.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,250
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0010,001

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,303 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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