Erzähl mir deine Geschichte : Arten von Storytelling, die in der Ergotherapie Menschen mit psychischen Störungen in der Rehabilitations- oder Integrationsphase unterstützen
Notice bibliographique
Résumé
Thema: Psychische Störungen sind weltweit verbreitet, führen zu hohen Gesundheitskosten und schränken Betroffene in ihrem Alltag ein. Storytelling-Interventionen können die Lebensqualität von Betroffenen verbessern. In dieser Arbeit wird die mögliche Anwendung von Storytelling in der Ergotherapie erforscht. Ziel: Zur Anwendung von Storytelling in der Ergotherapie gibt es noch nicht ausreichend Forschung. Deswegen wird in dieser Arbeit auf folgende Frage eingegangen: Welche Arten von Storytelling, die evidenzbasiert bei Menschen mit psychischen Störungen in der Rehabilitations- oder Integrationsphase angewendet werden, eignen sich für ergotherapeutische Interventionen? Methode: In Datenbanken wurden fünf Studien zu verschiedenen Arten von Storytelling gefunden. Diese wurden zusammengefasst, kritisch gewürdigt und die Ergebnisse der Studien dem Canadian Model of Occupational Performance and Engagement (CMOP-E) gegenübergestellt. Relevante Ergebnisse: Bei Menschen mit Demenz kann durch TimeSlips und Realitätsorientierung unter anderem die Interaktion verbessert werden. Menschen mit anderen psychischen Störungen können sich durch die Tree Theme Method® und die Foto-Intervention beispielsweise neue Strategien aneignen. Die Transmediale-Intervention würde sich für den Einsatz in der Prävention eignen und ist daher in der Ergotherapie schwieriger anwendbar. Schlussfolgerung: Anhand der Zuteilung der Ergebnisse zum CMOP-E und der Güte der Studien werden Tree Theme Method®, Realitätsorientierte- und Foto-Intervention für die Ergotherapie mit Menschen mit psychischen Störungen empfohlen.
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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 | 0,008 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,007 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,003 |
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 ».