Palliative psychiatry: research, clinical, and educational priorities
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Palliative psychiatry has been proposed as a new clinical construct within mental health care and aims to improve quality of life (QoL) for individuals experiencing severe and persistent mental illness (SPMI). To date, explorations of palliative psychiatry have been largely theoretical, and more work is needed to develop its approaches into tangible clinical practice. METHODS: In this paper, we synthesize existing literature with discussions held at a one-day knowledge user meeting titled "A Community of Practice for Palliative Psychiatry" to generate priorities for research, clinical practice, and education that will help advance the development of palliative psychiatry. RESULTS: Palliative psychiatry will benefit from research that is co-produced by people with lived experience (PWLE) of mental illness, that clarifies contested concepts within mental health care and wider medicine, and that adapts existing interventions that have the potential to improve the QoL of individuals experiencing SPMI into the mental health care context. Specific methods and tools might be developed for use in clinical spaces taking a palliative psychiatry approach. More work must be done to understand the populations that might benefit from palliative psychiatry, and to mitigate mental health care providers' (MHCPs') anxieties about using these approaches in their work. As palliative psychiatry is developed, current MHCPs, trainees, individuals experiencing SPMI, and their loved ones will all require education about and orientation to this novel approach within mental health care. CONCLUSIONS: There are several priorities in research, clinical practice, and education that can help advance the development of palliative psychiatry. All future work must be considered through a human rights-based, anti-oppressive lens. Research projects, clinical models, and educational initiatives should all be developed in co-production with PWLE to mitigate the epistemic injustices common in mental health care.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».