Peer support workers as a bridge: a qualitative study exploring the role of peer support workers in the care of people who use drugs during and after hospitalization
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To describe the key qualities and unique roles of peer support workers in the care of people who inject drugs during and after hospitalization. METHODS: We conducted a qualitative study. Key stakeholders were recruited including: people who use drugs who had been hospitalized, healthcare team members, peer support workers, and employers of peer support workers. Data were collected from 2019 to 2020 using semi-structured interviews that were audio-recorded, transcribed, and analyzed thematically. RESULTS: Fourteen participants were interviewed: 6 people who use drugs who had been hospitalized, 5 healthcare team members, 2 peer support workers, and 1 employer of peer support workers. At the core of the data was the notion of peer workers acting as a bridge. We found four themes that related to functions of this bridge: overcoming system barriers, advocacy, navigating transitions within the healthcare system, and restoring trust between HCPs and PWUD. We found two themes for building a strong bridge and making the role of a peer support worker function effectively (training and mentorship, and establishing boundaries). We found three themes involving characteristics of an effective peer worker (intrinsic qualities, contributions of shared experiences, and personal stability). CONCLUSION: Peer support workers are highly valued by both people who use drugs and members of the healthcare team. Peer support workers act as a bridge between patients and healthcare providers and are critical in establishing trust, easing transitions in care, and providing unique supports to people who use drugs during and after hospitalization.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle