Becoming peer educators in workplace mental health: Qualitative exploration of challenges and opportunities
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Peer-led workplace mental health training programs informed by the principles of contact-based education have shown promising results, but research evidence largely focuses on measuring outcomes for service recipients with little attention to the experiences of peer educators in delivering these interventions. OBJECTIVE: To gain in-depth knowledge about the opportunities and challenges experienced peer educators recruited to lead a mental health literacy training program for healthcare workers. METHODS: An interpretive description approach was used to explore the experiences of peer educators in providing a structured two-day "Beyond Silence" workplace mental health training program. Peer educators were healthcare workers with personal mental health experience, who completed an additional leadership training. Semi-structured telephone interviews were conducted with seven peer educators. Data collection and analysis was concurrent and iterative, employing inductive analysis. RESULTS: Four overarching themes captured the key opportunities and challenges faced by peer educators: 1) the art and science of providing mental health literacy training, 2) power of personal stories, 3) competence as a journey or a destination and 4) the dual role of educator and advocate. CONCLUSIONS: Recommendations are provided for recruitment, training, and support for peer educators. Future research could focus on longitudinal evaluation of engagement and sustainability of peer educators in this role.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».