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Enregistrement W3164205927 · doi:10.2196/25528

Initial Training for Mental Health Peer Support Workers: Systematized Review and International Delphi Consultation

2021· review· en· W3164205927 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Ashleigh Charles, Rebecca Nixdorf, Nashwa Ibrahim, Lion Gai Meir, Richard Mpango, Fileuka Ngakongwa, Hannah Nudds, Soumitra Pathare, Grace Ryan, Julie Repper, Heather Wharrad, Philip A. Wolf, Mike Slade, Candelaria Mahlke

Notice bibliographique

RevueJMIR Mental Health · 2021
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean CommissionNIHR Nottingham Biomedical Research CentreEconomic and Social Research CouncilNational Institute for Health and Care ResearchUniversität UlmLondon School of Hygiene and Tropical Medicine
Mots-clésDelphi methodMental healthThe InternetPeer supportPeer reviewDelphiWork (physics)Medical educationPsychologyMedicinePolitical scienceNursingPsychiatryEngineeringComputer scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Initial training is essential for the mental health peer support worker (PSW) role. Training needs to incorporate recent advances in digital peer support and the increase of peer support work roles internationally. There is a lack of evidence on training topics that are important for initial peer support work training and on which training topics can be provided on the internet. OBJECTIVE: The objective of this study is to establish consensus levels about the content of initial training for mental health PSWs and the extent to which each identified topic can be delivered over the internet. METHODS: A systematized review was conducted to identify a preliminary list of training topics from existing training manuals. Three rounds of Delphi consultation were then conducted to establish the importance and web-based deliverability of each topic. In round 1, participants were asked to rate the training topics for importance, and the topic list was refined. In rounds 2 and 3, participants were asked to rate each topic for importance and the extent to which they could be delivered over the internet. RESULTS: The systematized review identified 32 training manuals from 14 countries: Argentina, Australia, Brazil, Canada, Chile, Germany, Ireland, the Netherlands, Norway, Scotland, Sweden, Uganda, the United Kingdom, and the United States. These were synthesized to develop a preliminary list of 18 topics. The Delphi consultation involved 110 participants (49 PSWs, 36 managers, and 25 researchers) from 21 countries (14 high-income, 5 middle-income, and 2 low-income countries). After the Delphi consultation (round 1: n=110; round 2: n=89; and round 3: n=82), 20 training topics (18 universal and 2 context-specific) were identified. There was a strong consensus about the importance of five topics: lived experience as an asset, ethics, PSW well-being, and PSW role focus on recovery and communication, with a moderate consensus for all other topics apart from the knowledge of mental health. There was no clear pattern of differences among PSW, manager, and researcher ratings of importance or between responses from participants in countries with different resource levels. All training topics were identified with a strong consensus as being deliverable through blended web-based and face-to-face training (rating 1) or fully deliverable on the internet with moderation (rating 2), with none identified as only deliverable through face-to-face teaching (rating 0) or deliverable fully on the web as a stand-alone course without moderation (rating 3). CONCLUSIONS: The 20 training topics identified can be recommended for inclusion in the curriculum of initial training programs for PSWs. Further research on web-based delivery of initial training is needed to understand the role of web-based moderation and whether web-based training better prepares recipients to deliver web-based peer support.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,563
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)0,0040,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,514
Tête enseignante GPT0,594
Écart entre enseignants0,080 · 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'étudeSans objet
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

Citations48
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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