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Enregistrement W2523758929 · doi:10.1177/1359105316669877

A qualitative content analysis of peer mentoring video calls in adolescents with chronic illness

2016· article· en· W2523758929 sur OpenAlexafffund
Sara Ahola Kohut, Jennifer Stinson, Paula Forgeron, Margaret van Wyk, Lauren Harris, Stephanie Luca

Notice bibliographique

RevueJournal of Health Psychology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueAdolescent and Pediatric Healthcare
Établissements canadiensUniversity of OttawaHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésContent analysisQualitative researchPeer mentoringPsychologyPeer influencePeer groupQualitative analysisMedicineDevelopmental psychologyPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article endeavored to determine the topics of discussion during open-ended peer mentoring between adolescents and young adults living with chronic illness. This study occurred alongside a study of the iPeer2Peer Program. Fifty-two calls (7 mentor-mentee pairings) were audio recorded, transcribed verbatim, and analyzed using inductive coding with an additional 30 calls (21 mentor-mentee pairings) coded to ensure representativeness of the data. Three categories emerged: (1) illness impact (e.g., relationships, school/work, self-identity, personal stories), (2) self-management (e.g., treatment adherence, transition to adult care, coping strategies), and (3) non-illness-related adolescent issues (e.g., post-secondary goals, hobbies, social environments). Differences in discussed topics were noted between sexes and by diagnosis. Peer mentors provided informational, appraisal, and emotional support to adolescents.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil0,442

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,253
Tête enseignante GPT0,568
Écart entre enseignants0,315 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations45
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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