Applying experience-based co-design with vulnerable populations: Lessons from a systematic review of methods to involve patients, families and service providers in child and youth mental health service improvement
Notice bibliographique
Résumé
The objective was to identify methods used to involve patients, family and service providers in child and youth mental health service improvement research. We analyzed the alignment of methods used with Experience-Based Co-Design (EBCD) methodology, and how power imbalances among participants were addressed. A systematic review of the English-language peer review literature since 2004 was carried out. The EMBASE, Scholar’s Portal, PubMed, Web of Science databases and the Ontario College of Art and Design University libraries were searched electronically for variations of ‘child’, ‘mental health’, ‘experience-based co-design’, ‘participatory research’ and ‘health care services’. Textual data was systematically extracted and analyzed. The electronic search identified 1468 articles; 13 remained following full text review and reference checking. Many participatory research studies in child and youth mental health were consistent with core elements of the EBCD methodology, but few focused on experiences and incorporated the perspectives of all participants throughout the research process. Story telling and visual media, employing youth as researcher partners, establishing equal status among participants, offering counseling support, paying particular attention to confidentiality, scheduling frequent breaks, and having skilled interviewers and facilitators were suggested methods to address power imbalances for this vulnerable population. Conclusion-The existing child and youth mental health participatory research literature aligns considerably with many elements of EBCD methodology and suggests diverse approaches to address power imbalances. More systematic application of the full range of elements will help to achieve patient centeredness and recovery in mental health and for other vulnerable populations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».