Assessment of religious coping and psychological distress as screening tools in community mental health services
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To assess the use of SRQ-20 and RCOPE as complementary tools to the Nursing Process. Methods: This is a descriptive and cross-sectional study carried out with 313 adults from two therapeutic communities (Therapeutic communities are usually residential facilities in which the community structure and function are agents of change. Community members progress through varying roles and responsibilities in their recovery and collectively ensure day-to-day functioning of the community.). and a community mental health treatment unit, located in two cities in northern Paraná (Brazil). Results: The sample consisted of 313 individuals, aged between 18 and 68 years (M = 36.87, SD = 13.21). The majority of participants (57.9%) were female, of east-asian descent (35.7%), with a socioeconomic level equivalent to US$252.48 (65.8%) and incomplete secondary education (60%). Of the sample, 43.4% (n = 136) had a depressive disorder and 23.7% (n = 74) had an anxiety disorder. As for suicidal behavior, 52.1% of the participants mentioned having suicidal ideation at some point in their lives. Of those with ideation (n = 163), more than half (54.6%) reported not seeking help in times of crisis. Based on the frequencies obtained using the Self-Reporting Questionnaire (SRQ-20), 41.9% of the subjects obtained a score of 8 points, representing the cut-off point for risk of mental disorders. Regarding the hours of religious practices carried out by the participant (measured in weekly hours), the average obtained was 2.70 hours. Conclusions: The application of the SRQ-20 helped identify that 48.58% of the individuals were classified as suffering from psychological distress. The early identification of signs of suffering and religious coping strategies have proven to be beneficial and necessary for the nurse's work process, as it adds better direction to the anamnesis and also to the alignment of the health team in promoting comprehensive care, including aspects of the spiritual dimension in nursing care.
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 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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».