Strategies to Increase Peer Support Specialists’ Capacity to Use Digital Technology in the Era of COVID-19: Pre-Post Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Prior to the outbreak of coronavirus disease (COVID-19), telemental health to support mental health services was primarily designed for individuals with professional clinical degrees, such as psychologists, psychiatrists, registered nurses, and licensed clinical social workers. For the first the time in history, peer support specialists are offering Medicaid-reimbursable telemental health services during the COVID-19 crisis; however, little effort has been made to train peer support specialists on telehealth practice and delivery. OBJECTIVE: The aim of this study was to explore the impact of the Digital Peer Support Certification on peer support specialists' capacity to use digital peer support technology. METHODS: The Digital Peer Support Certification was co-produced with peer support specialists and included an education and simulation training session, synchronous and asynchronous support services, and audit and feedback. Participants included 9 certified peer support specialists between the ages of 25 and 54 years (mean 39 years) who were employed as peer support specialists for 1 to 11 years (mean 4.25 years) and had access to a work-funded smartphone device and data plan. A pre-post design was implemented to examine the impact of the Digital Peer Support Certification on peer support specialists' capacity to use technology over a 3-month timeframe. Data were collected at baseline, 1 month, 2 months, and 3 months. RESULTS: Overall, an upward trend in peer support specialists' capacity to offer digital peer support occurred during the 3-month certification period. CONCLUSIONS: The Digital Peer Support Certification shows promising evidence of increasing the capacity of peer support specialists to use specific digital peer support technology features. Our findings also highlighted that this capacity was less likely to increase with training alone and that a combinational knowledge translation approach that includes both training and management will be more successful.
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 | 0,007 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».