EDITORIAL FOR THE SPECIAL ISSUE: New Developments in Community Treatment, Interventions, and Services for Severe Mental Illness: Innovative Treatments and Services for People With Serious Mental Illness: Looking Back and Moving Ahead
Notice bibliographique
Résumé
As an introduction to this special issue on New Developments in Community Treatment, Interventions, and Services for Serious Mental Illness, we, the editors of this special issue (TL & GS), sought the perspective of Kim T. Mueser to revisit the great changes that have taken place over the years. We felt this historical and critical view of the field would be a great way to understand how we got to where we are now, in terms of new treatments and services related to work, psychological symptoms, stigma, housing, and recovery described in this special issue. As such, this narrative review revisits important milestones in psychiatric rehabilitation for people with persistent, severe, or serious mental illness (i.e., SMI), beginning with its roots and early developments, and followed by extensive research leading to the current plethora of empirically validated interventions and programs. The influence of the recovery movement and the shift towards more person-centred care are considered for the contemporary practice of psychiatric rehabilitation. We also provide a critical analysis of the status of our field, including both major accomplishments and ongoing challenges, such as limited access to evidence-based rehabilitation practices, new technologies, and workforce issues. Hopeful future directions are proposed for addressing these and other challenges. We hope this introduction, as well as the articles chosen and peer reviewed for this special issue, will help you discover the ever-burgeoning field of recovery-oriented services and treatments for people with SMI.
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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 | 0,006 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,010 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,009 |
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 ».