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Enregistrement W4393091234 · doi:10.3389/fpsyt.2024.1349476

Empowering Chinese university health service providers to become mental health champions: insights from the ACE-LYNX intervention

2024· article· en· W4393091234 sur OpenAlexafffund
Fenghua Wang, Suyu Hao, Ka Tat Tsang, Josephine Pui‐Hing Wong, Kenneth Fung, Alan Tai-Wai Li, Cun-Xian Jia, Shengli Cheng

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychiatry · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Treatment and Access
Établissements canadiensRegent Park Community Health CentreToronto Metropolitan UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMental healthEmpowermentMental health literacyIntervention (counseling)Focus groupNursingPsychologyService providerMedicineMedical educationMental illnessService (business)PsychiatryPolitical scienceSociologyBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Evidence shows that there is a high prevalence of mental health challenges including depression and anxiety, among Chinese university students. Providing mental health care providers with professional training is crucial to implementing effective mental health promotion initiatives in university settings. Globally, the focus of the mental health system is shifting to recovery and the importance of empowerment is increasingly being emphasized. There is a call to integrate empowerment education into professional training programs for health service providers with the goal of mobilizing them to become mental health champions capable of advancing mental health care. Method: The ACE-LYNX (Acceptance and Commitment to Empowerment-Linking Youth and Xin i.e., "heart(s)" in Chinese) intervention took place at six universities in Jinan, Shandong Province, China. It aimed to promote mental health literacy and build capacity among mental health service providers (MHSPs) to enable them to become mental health champions at their universities and beyond. A total of 139 university MHSPs participated. We collected pre-, immediate post- and three-month-post-surveys. In addition, we recruited forty-five participants to take part in three-month- post-intervention focus group interviews to explore their experiences taking part in ACE-LYNX and applying the knowledge, skills, and insights they gained from the intervention. Result: This paper reports on the effects of empowerment education, which is a key component of ACE-LYNX, on the MHSPs. Four themes were identified: 1) conscious awareness and behavioral change through psychological empowerment users; 2) professional insights and motivation for organizational empowerment; 3) non-self in the continuum of collective empowerment; and 4) interdisciplinary challenges and divergences in empowerment action. Discussion: We found that it is critical to integrate empowerment education into professional training. The process of MHSPs developing their empowerment practice is characterized by their moving from individual to collective empowerment along a continuum, with organizational and collective empowerment taking place in a longer time frame. Experiential learning, empathy education, and critical reflection accelerated the continuous iterative transformative process of empowerment practices. To advance the integration of empowerment into mental health care, the engagement of organizational decision-makers and policy makers in empowerment training is critical to ensure alignment of empowerment values and competence at all levels of service provision.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,335 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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