Designing and delivering facilitated storytelling interventions for chronic disease self-management: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Little is known about how to develop and deliver storytelling as an intervention to support those managing chronic illnesses. This scoping review aims to describe the core elements of storytelling interventions in order to help facilitate its implementation. METHODS: A scoping review was conducted in seven databases for articles published up to May 2014 to identify interventions that describe in detail how storytelling was used to support people in disease self-management interventions. RESULTS: Ten articles met all inclusion criteria. Core elements consistently observed across the storytelling interventions were: reflection and interactive meaning-making of experiences; principles of informality and spontaneity; non-directional and non-hierarchical facilitation; development of group norms and conduct to create a community among participants; and both an individual and collective role for participants. Differences were also observed across interventions, such as: the conceptual frameworks that directed the design of the intervention; the type and training of facilitators; intervention duration; and how session topics were selected and stories delivered. Furthermore, evaluation of the intervention and outcome assessment varied greatly across studies. CONCLUSION: The use of storytelling can be a novel intervention to enhance chronic disease self-management. The core elements identified in the review inform the development of the intervention to be more patient-centred by guiding participants to take ownership of and lead the intervention, which differs significantly from traditional support groups. Storytelling has the potential to provide patients with a more active role in their health care by identifying their specific needs as well as gaps in knowledge and skills, while allowing them to form strong bonds with peers who share similar disease-related experiences. However, measures of impact differed across interventions given the variation in chronic conditions. Our findings can guide future development and implementations of storytelling interventions.
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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 | 0,042 | 0,125 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».