Online peer support interventions for chronic conditions: a scoping review protocol
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Peer support is receiving increasing attention as both an effective and cost-effective intervention method to support the self-management of chronic health conditions. Given that an increasing proportion of Canadians have internet access and the increasing implementation of web-based interventions, online peer support interventions are a promising option to address the burden of chronic diseases. Thus, the specific research question of this scoping review is the following: What is known from the existing literature about the key characteristics of online peer support interventions for adults with chronic conditions? Methods and analysis We will use the methodological frameworks used by Arksey and O’Malley as well as Levac and colleagues for the current scoping review. To be eligible for inclusion, studies must report on adults (≥18 years of age) with one of the Public Health Agency of Canada chronic conditions or HIV/AIDS. We will limit our review to peer support interventions delivered through online formats. All study designs will be included. Only studies published from 2012 onwards will be included to ensure relevance to the current healthcare context and feasibility. Furthermore, only English language studies will be included. Studies will be identified by searching a variety of databases. Two reviewers will independently screen the titles and abstracts identified by the literature search for inclusion (ie, level 1 screening), the full text articles (ie, level 2 screening) and then perform data abstraction. Abstracted data will include study characteristics, participant population, key characteristics of the intervention and outcomes collected. Dissemination This review will identify the key features of online peer support interventions and could assist in the future development of other online peer support programmes so that effective and sustainable programmes can be developed.
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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 | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».