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Enregistrement W7084086198 · doi:10.6084/m9.figshare.30061717.v1

Exploring the Impact of Religion and Spirituality on Recovery in Community Mental Health Nursing

2025· article· en· W7084086198 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil Moisture and Remote Sensing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCINAHLMental healthSpiritualityThematic analysisFeelingCoping (psychology)MEDLINEQualitative researchMental health nursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Religion and spirituality (R/S) are known to benefit mental health, yet it is often neglected in nursing practice (Lucchetti, Koenig and Lucchetti, 2021; Shamsi, Khoshnood and Farokhzadian, 2022). Many healthcare professionals report a lack of knowledge in how to assess R/S needs despite its importance in providing holistic care (Nursing and Midwifery Council, 2018a; Vieten et al., 2023). Aim: To improve mental health nurse’s understanding of R/S in practice, this literature review aims to explain how R/S impact mental health recovery and the mechanisms in which it does this. Method: The CINAHL and MEDLINE bibliographic databases were used alongside a snowballing method to undertake a systematic literature search. Five qualitative studies were obtained, and these were critically appraised before thematic analysis was conducted to identify themes. Results: Three themes were identified in the chosen studies, and these were: relationships, coping and identity. Conclusion: R/S promoted and hindered mental health recovery in all five studies. The development of meaningful relationships, coping strategies and identity contributed to feelings of belonging, hope and peace that supported recovery. However, R/S was associated with exploitation, stigma and reduced access to mental health support, all of which can negatively impacted the recovery process. Recommendations: To provide recovery-focused and holistic care, nurses must utilise evidence, such as the findings obtained in this literature review, to incorporate R/S in practice (NMC, 2018a). For example, R/S must be recognised within the assessment process and chaplaincy services can provide support with this (Timmins and Caldeira, 2017; NHS England, 2023). Additionally, nurses should address stigma held within R/S communities, and this can be achieved through educational interventions (National Institute for Health and Care Excellence, 2016; NHS England, 2023). Together, these recommendations will allow mental health nurses to assist service-users in achieving a meaningful level of recovery within the community.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,041
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,069

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,041
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0080,011
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,077
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,253 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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