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Record W7162003717 · doi:10.82308/11771

The experiences of children with a mental health disorder: a photovoice approach to understanding what matters

2016· dissertation· en· W7162003717 on OpenAlexaboutno aff
Vanessa Greco

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Languageen
FieldSocial Sciences
TopicParticipatory Visual Research Methods
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsMental healthContext (archaeology)Occupational trainingChild care

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les troubles de santé mentale de l'enfance sont très répandus en Amérique du Nord et peuvent entraîner des dépréciations sévères dans le fonctionnement social, affectif et scolaire de l'enfant. Les initiatives récentes pour la prestation de services de soins de santé mentale au Canada et aux États-Unis amènent un modèle axé sur le rétablissement ou « Recovery », par lequel les clients deviennent des participants actifs dans la prise de décisions de soins de santé et des experts dans la gestion de leurs difficultés. Comme les enfants sont reconnus de plus en plus compétents au sujet de leurs besoins de santé, cette collaboration entre professionnels et clients est maintenant étendue pour inclure les enfants.À cet effet, le développement de mesures d'auto-évaluation permettant aux enfants d'exprimer leurs besoins augmente. Une revue de la littérature a identifié trente-trois mesures d'auto-évaluations utilisées avec des enfants parmi plusieurs disciplines. Cependant, la plupart des outils d'évaluation sont créés en utilisant des concepts définis par les adultes et consistent en forme de questionnaire qui peut limiter la portée du dialogue entre le client et professionnel. Bien que ces outils permettent aux enfants de faire partie du processus de réadaptation, les informations recueillies ne reflètent pas nécessairement ce qui compte pour les enfants. De plus, de nombreux cliniciens continuent de compter sur les rapports des parents ou d'autres rapports de proxy plutôt que la perspective de l'enfant directement. Cela est particulièrement le cas pour les enfants souffrant de troubles de santé mentale, dont les vues sont souvent négligées. Par conséquent, plus de recherche est nécessaire sur les approches cliniques qui répondent directement aux expériences uniques des enfants atteints de troubles de santé mentale. Les méthodes de recherche qualitatives sont souvent utilisées pour étudier les expériences vécues par les enfants. Les méthodes empruntées dans cette étude consistent d'une approche narrative - phénoménologique à une ethnographie qui vise d'examiner les expériences de quatre enfants avec un trouble de santé mentale avant, pendant et après neuf séances de PhotoVoice. L'objectif de cette étude était d'observer ce que le processus de PhotoVoice peut accroître aux mesures d'auto-évaluation pour les enfants souffrant de troubles de santé mentale.L'approche de PhotoVoice et les méthodes ethnographiques utilisées dans cette étude nous ont permis de saisir les expériences vécues des enfants avec un trouble de santé mentale, et en particulier à les comprendre ce qui leur comptait. Les résultats obtenus mettent en évidence la manière dont le processus de PhotoVoice fournit un moyen par lequel les enfants expriment ce qui comptait par rapport à leurs activités et expériences particulières. L'activité de PhotoVoice démontre également le potentiel d'habiliter les enfants en tant que participants actifs, en ligne avec les principes des services axés sur le rétablissement, et résultant en données emmenées par l'enfant. De plus, les méthodes ethnographiques, c'est-à-dire les entrevues et les observations des participants, ont permis l'observation au-delà de la performance d'une activité pour inclure la signification et le contexte réel des expériences de l'enfant. Donc, le processus de PhotoVoice offert plusieurs avantages comme une intervention axée sur l'activité. Ceci est particulièrement important pour les ergothérapeutes qui favorisent l'engagement du client à des activités significatives, ciblées et orientées vers un but, tout en soutenant les initiatives de l'enfant.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesScience and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.068
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.342
GPT teacher head0.568
Teacher spread0.226 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2016
Admission routes1
Has abstractyes

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