Applying Different Frameworks to Understand the Etiology of Mental Health Conditions: A Narrative Review
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Mental health conditions include disorders, diseases, problems, and/or symptoms that affect an individual’s emotions, thoughts, and/or behaviors, such as anxiety, depression, and substance use disorders. When describing the etiology of mental health conditions, various factors are often considered, including genetic, biomedical, social, and environmental. Therefore, the theoretical framework through which mental health conditions are discussed is important to consider, as it directly affects the conceptualization and treatment of mental health conditions. This narrative review synthesized the existing literature on different theoretical frameworks that can be used to understand the etiology of mental health conditions. Methods: This review employed a pragmatic, narrative approach to literature synthesis. Google Scholar was searched using variations of the terms “theory”, “mental health”, “etiology”, and “resilience” to locate the relevant peer-reviewed literature. The identified literature was further mined for additional important evidence sources. Results: Six theoretical frameworks were identified and discussed, including (1) attachment theory, (2) intersectionality theory, (3) intergenerational theory, (4) queer theory, (5) social cognitive theory, and (6) resilience theory. Strengths and weaknesses of each theoretical framework are identified. Conclusions: Although overlap exists among these theories, the different theoretical frameworks influence the conceptualization and treatment of mental health conditions. This has important implications since perceptions about the etiology and treatment of mental health conditions can be influenced by the theoretical perspective that one adopts. Some theoretical frameworks focus predominantly on psychosocial versus biological mechanisms, or vice versa, alluding to the need for interdisciplinary collaboration to best understand the etiology and treatment of mental health conditions.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».