Exploration of volunteers as health connectors within a multicomponent primary care‐based program supporting self‐management of diabetes and hypertension
Notice bibliographique
Résumé
Volunteers support health and social care worldwide, yet there is little research on integrating these unpaid community members into primary care. 'Health Teams Advancing Patient Experience, Strengthening Quality through Health Connectors for Diabetes Management' (Health TAPESTRY-HC-DM) integrates volunteer 'health connectors' into a community- and primary care-based program supporting client self-management in Hamilton, Canada. Volunteers supported clients through goal setting, motivation, education and connections to community resources and primary care. This study aimed to create and apply a volunteer program evaluation framework to explore: (a) volunteer training effectiveness (learning online content, in-person training, self-efficacy in role tasks, training overall); (b) feasibility of program implementation (process measures, reflections on client encounters, understanding of volunteer roles/responsibilities, client perspectives on volunteer program); and (c) effects of volunteering on volunteers (health outcomes, self-efficacy, value of volunteering). A concurrent triangulation, mixed-methods design was used. Data were collected in 2016, sources included: volunteer online training quizzes, focus groups, self-efficacy survey, Veterans RAND 12-Item (VR-12) survey, in-person training feedback forms and narratives of client visits; client interviews; and quantitative implementation data. Quantitative data analysis included descriptive statistics, paired samples t tests, and effect size (Cohen's d). Qualitative data used descriptive thematic analysis. Nineteen volunteers and 12 clients participated in this evaluation. Findings demonstrate the volunteer program evaluation framework in action. Online training increased knowledge. In-person training received largely positive evaluations. Self-efficacy was high post-training and higher after volunteering. VR-12 sub-scale means increased descriptively. Volunteers understood themselves as healthcare system connectors, feeling fulfilled with their contributions and learning new skills. They identified barriers including not having the resources and skills of healthcare professionals. Clients found volunteers were a major program strength, appreciating their company and regular goals follow-up. Using a volunteer program evaluation framework generated rich and comprehensive data demonstrating the feasibility of bringing volunteers into primary care.
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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».