Recovery After Psychosis: Qualitative Study of Service User Experiences of Lived Experience Videos on a Recovery-Oriented Website
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Digital interventions offer an innovative way to make the experiences of people living with mental illness available to others. As part of the Self-Management And Recovery Technology (SMART) research program on the use of digital resources in mental health services, an interactive website was developed including videos of people with lived experience of mental illness discussing their recovery. These peer videos were designed to be watched on a tablet device with a mental health worker, or independently. OBJECTIVE: Our aim was to explore how service users experienced viewing the lived experience videos on this interactive website, as well as its influence on their recovery journey. METHODS: In total, 36 service users with experience of using the website participated in individual semistructured qualitative interviews. All participants had experience of psychosis. Data analysis occurred alongside data collection, following principles of constructivist grounded theory methodology. RESULTS: According to participants, engaging with lived experience videos was a pivotal experience of using the website. Participants engaged with peers through choosing and watching the videos and reflecting on their own experience in discussions that opened up with a mental health worker. Benefits of seeing others talking about their experience included "being inspired," "knowing I'm not alone," and "believing recovery is possible." Experiences of watching the videos were influenced by the participants' intrapersonal context, particularly their ways of coping with life and use of technology. The interpersonal context of watching the videos with a worker, who guided website use and facilitated reflection, enriched the experience. CONCLUSIONS: Engaging with lived experience videos was powerful for participants, contributing to their feeling connected and hopeful. Making websites with lived experience video content available to service users and mental health workers demonstrates strong potential to support service users' recovery.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».