Qualitative Exploration of the Potential for Adverse Events When Using an Online Peer Support Network for Mental Health: Cross-Sectional Survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Online peer support networks are a growing area of mental health support for offering social connection, identity, and support. However, it has been reported that not all individuals have a positive experience on such networks. The potential for adverse events within a moderated online peer support network is a new area of research exploration. OBJECTIVE: The objective of the study was to determine if use of an online moderated peer networks leads to adverse events for users. METHODS: Four biannual online surveys (October 2014 to March 2016) were conducted by a large national UK mental health charity, with users of their online peer support network exploring personal safety, moderation, experiences on the site, and how the site could be improved. Data were analyzed using thematic analysis by 2 independent researchers using a priori themes: negative experiences of moderation, social exclusion, contagion, negative interactions with other users, online relationships, co-rumination and collusion, and other. RESULTS: In total, 2353 survey responses were logged with 197 (8.37%) documenting an adverse event of negative experience. A dominant theme of negative experiences of moderation emerged (73/197, 37.1%) with evidence of social exclusion (50/197, 25.4%). Reading user posts was shown to be a cause of worry and distress for a few users, and analysis highlighted several instances of depressogenic and emotional contagion as well as some limited evidence of behavioral contagion (46/197, 23.4%). Very limited evidence of co-rumination (1/197, 0.5%) and no evidence of collusion were identified. CONCLUSIONS: Evidence of adverse events was identified at low levels in the sample of respondents, although we have no comparison data to indicate if levels are low compared with comparable platforms. Not all users of online peer support networks find them wholly beneficial. Research must explore what works for whom. The next stage of service development should consider which users may be likely to receive no benefit, or even deteriorate, as a result of using the service.
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 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 | 0,010 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».