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Enregistrement W3194083452 · doi:10.1371/journal.pone.0256650

Using an integrated knowledge translation approach to inform a pilot feasibility randomized controlled trial on peer support for individuals with traumatic brain injury: A qualitative descriptive study

2021· article· en· W3194083452 sur OpenAlexafffund
S. Lau, Dorothy Luong, Shane N. Sweet, Mark Bayley, Ben Levy, Monika Kastner, Michelle Nelson, Nancy M. Salbach, Susan Jaglal, John D. Shepherd, Ruth Wilcock, Carla Thoms, Sarah Munce

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteCentre for Interdisciplinary Research in RehabilitationNorth York General HospitalToronto Rehabilitation InstituteMcGill UniversityUniversity of TorontoUniversity Health NetworkUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesOntario Neurotrauma Foundation
Mots-clésPeer supportRandomized controlled trialSocial supportKnowledge translationIntervention (counseling)Qualitative researchPsychologyNonprobability samplingDescriptive statisticsPeer groupMedicineTraumatic brain injuryMedical educationApplied psychologyNursingPsychiatryPopulationSocial psychologyKnowledge managementComputer scienceEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Traumatic brain injury (TBI) is estimated to affect 10 million people annually, making it a leading cause of morbidity and mortality worldwide. One cost-effective intervention that has been shown to minimize some of the negative sequelae after TBI is peer support. However, the evidence supporting the benefits of peer support for individuals with TBI is sparse and of low quality. Integrated knowledge translation (iKT) may be one approach to optimizing the evaluation of peer support programs among individuals with TBI. Therefore, the objectives are: (1) To understand key informants' perspectives of the barriers and facilitators of participating in peer support research and programs among individuals with TBI; (2) to understand key informants' perspectives on the perceived impacts of peer support programs on individuals with TBI; and, (3) to demonstrate how an iKT approach can inform the development and implementation of a pilot feasibility randomized controlled trial (RCT). METHODS: A qualitative descriptive approach using one-on-one semi-structured interviews was used. Purposive sampling of 22 key informants included 8 peer support mentors, 4 individuals with TBI who received peer support, 3 caregivers of individuals with TBI, 4 peer support program staff, and 3 academics in peer support and/or TBI. RESULTS: There were five main themes related to the barriers and facilitators to participating in peer support research and programs: knowledge, awareness, and communication; logistics of participating; readiness and motivation to participate; need for clear expectations; and matching. There were three main themes related to the perceived impact of peer support: acceptance, community, social experiences; vicarious experience/learning through others: shared experiences, role-modelling, encouragement; and "I feel better." Discussions with our Research Partner led to several significant adaptations to our trial protocol, including removing the twice/week intervention arm, shortening of the length of trial, and changing the measure for the community integration outcome. DISCUSSION/CONCLUSION: This is the first study to use an iKT approach to inform a trial protocol and the first to assess the barriers and facilitators to participating in peer support research.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,121
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,141
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,121
Score d'incertitude au seuil0,641

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1210,141
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0050,005
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,576
Tête enseignante GPT0,474
Écart entre enseignants0,102 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations18
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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