Health related virtual communities and electronic support groups: systematic review of the effects of online peer to peer interactions
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compile and evaluate the evidence on the effects on health and social outcomes of computer based peer to peer communities and electronic self support groups, used by people to discuss health related issues remotely. DESIGN AND DATA SOURCES: Analysis of studies identified from Medline, Embase, CINAHL, PsycINFO, Evidence Based Medicine Reviews, Electronics and Communications Abstracts, Computer and Information Systems Abstracts, ERIC, LISA, ProQuest Digital Dissertations, Web of Science. SELECTION OF STUDIES: We searched for before and after studies, interrupted time series, cohort studies, or studies with control groups; evaluating health or social outcomes of virtual peer to peer communities, either as stand alone interventions or in the context of more complex systems with peer to peer components. MAIN OUTCOME MEASURES: Peer to peer interventions and co-interventions studied, general characteristics of studies, outcome measures used, and study results. RESULTS: 45 publications describing 38 distinct studies met our inclusion criteria: 20 randomised trials, three meta-analyses of n of 1 trials, three non-randomised controlled trials, one cohort study, and 11 before and after studies. Only six of these evaluated "pure" peer to peer communities, and one had a factorial design with a "peer to peer only" arm, whereas 31 studies evaluated complex interventions, which often included psychoeducational programmes or one to one communication with healthcare professionals, making it impossible to attribute intervention effects to the peer to peer community component. The outcomes measured most often were depression and social support measures; most studies did not show an effect. We found no evidence to support concerns over virtual communities harming people. CONCLUSIONS: No robust evidence exists of consumer led peer to peer communities, partly because most peer to peer communities have been evaluated only in conjunction with more complex interventions or involvement with health professionals. Given the abundance of unmoderated peer to peer groups on the internet, research is required to evaluate under which conditions and for whom electronic support groups are effective and how effectiveness in delivering social support electronically can be maximised.
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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 | 0,013 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».