How to build resiliency in autistic individuals: an implication to advance mental health
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Individuals on the autism spectrum (ASD) often experience poor mental health and coping strategies compared to their peers due to social exclusion and co-occurring conditions. Resiliency has been identified as a key factor in preventing adverse outcomes and promoting mental health. Therefore, it is important to determine what strategies can be used to build resiliency among autistic individuals. The current paper is one of the first studies that aims to collect information from autistic individuals and their caregivers on potential strategies to enhance resiliency. METHODS: We interviewed 18 participants from various provinces in Canada, comprising of 13 autistic individuals and 5 parents. We used thematic analysis to identify patterns in the data. RESULTS: Thematic analysis revealed three themes to indicate strategies that could be used to enhance resiliency, including: (a) self-reliant strategies, (b) using community-based facilities, and (c) contextual and individual characteristics. CONCLUSION: Although the body of literature on resiliency is evolving, this paper provides a unique perspective as it is one of the few studies that considers the experiences of individuals on the spectrum. In addition, this study focuses on identifying and describing specific strategies that can be used to enhance resiliency and mental health, which consequently can help address the existing gaps in knowledge and practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,007 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».