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Enregistrement W2964268664 · doi:10.2196/14233

Curation of Mental Health Recovery Narrative Collections: Systematic Review and Qualitative Synthesis

2019· review· en· W2964268664 sur OpenAlexvenueno aff
Rose McGranahan, Stefan Rennick‐Egglestone, Amy Ramsay, Joy Llewellyn‐Beardsley, Simon Bradstreet, Felicity Callard, Stefan Priebe, Mike Slade

Notice bibliographique

RevueJMIR Mental Health · 2019
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute for Health and Care ResearchWellcome Trust
Mots-clésNarrativeMental healthThematic analysisNarrative inquiryPsychological interventionQualitative researchWorld Wide WebPsychologyLibrary scienceMedicineSociologyComputer scienceNursingSocial scienceLiteratureArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Mental health recovery narratives are first-person lived experience accounts of recovery from mental health problems, which refer to events or actions over a period. They are readily available either individually or in collections of recovery narratives published in books, health service booklets, or on the Web. Collections of recovery narratives have been used in a range of mental health interventions, and organizations or individuals who curate collections can therefore influence how mental health problems are seen and understood. No systematic review has been conducted of research into curatorial decision making. OBJECTIVE: This study aimed to produce a conceptual framework identifying and categorizing decisions made in the curation of mental health recovery narrative collections. METHODS: A conceptual framework was produced through a systematic review and qualitative evidence synthesis. Research articles were identified through searching bibliographic databases (n=13), indexes of specific journals (n=3), and gray literature repositories (n=4). Informal documents presenting knowledge about curation were identified from editorial chapters of electronically available books (n=50), public documents provided by Web-based collections (n=50), and prefaces of health service booklets identified through expert consultation (n=3). Narrative summaries of included research articles were produced. A qualitative evidence synthesis was conducted on all included documents through an inductive thematic analysis. Subgroup analyses were conducted to identify differences in curatorial concerns between Web-based and printed collections. RESULTS: A total of 5410 documents were screened, and 23 documents were included. These comprised 1 research publication and 22 informal documents. Moreover, 9 higher level themes were identified, which considered: the intended purpose and audience of the collection; how to support safety of narrators, recipients, and third parties; the processes of collecting, selecting, organizing, and presenting recovery narratives; ethical and legal issues around collections; and the societal positioning of the collection. Web-based collections placed more emphasis on providing benefits for narrators and providing safety for recipients. Printed collections placed more emphasis on the ordering of narrative within printed material and the political context. CONCLUSIONS: Only 1 research article was identified despite extensive searches, and hence this review has revealed a lack of peer-reviewed empirical research regarding the curation of recovery narrative collections. The conceptual framework can be used as a preliminary version of reporting guidelines for use when reporting on health care interventions that make use of narrative collections. It provides a theory base to inform the development of new narrative collections for use in complex mental health interventions. Collections can serve as a mechanism for supporting collective rather than individual discourses around mental health.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,100
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,000
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 Opus0,323
Tête enseignante GPT0,560
Écart entre enseignants0,237 · 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.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations36
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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