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Enregistrement W4226276633 · doi:10.2196/35425

Online Peer Support for People With Parkinson Disease: Narrative Synthesis Systematic Review

2022· review· en· W4226276633 sur OpenAlexvenueno aff
Esther Vera Gerritzen, Abigail Rebecca Lee, Orii McDermott, Neil Coulson, Martin Orrell

Notice bibliographique

RevueJMIR Aging · 2022
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHorizon 2020 Framework ProgrammeMarie CurieNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésLonelinessSocial supportPsychosocialPsychologyChecklistPeer reviewSocial isolationSystematic reviewAnonymityCoping (psychology)Peer supportMedical educationApplied psychologyClinical psychologyMedicineMEDLINESocial psychologyComputer sciencePsychiatryPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Parkinson disease (PD) significantly impacts the lives of people with the diagnosis and their families. In addition to the physical symptoms, living with PD also has an emotional impact. This can result in withdrawal from social roles, increasing the risk for social isolation and loneliness. Peer support is a way to stay socially connected, share experiences, and learn new coping skills. Peer support can be provided both in person and on the internet. Some of the advantages of online peer support are that it overcomes geographical barriers and provides a form of anonymity; moreover, support can be readily available when needed. However, the psychosocial impact of PD is still underresearched, and there is no systematic synthesis of online peer support for people with PD. OBJECTIVE: This review aims to explore the benefits and challenges of online peer support and identify successful elements of online peer support for people with PD. METHODS: The method selected for this systematic review is narrative synthesis. A total of 6 databases were systematically searched in April 2020 for articles published between 1989 and 2020. The quality of the included studies was assessed using the Critical Appraisal Skills Programme qualitative research checklist and the Downs and Black quality checklist. RESULTS: A total of 10,987 unique articles were identified through a systematic database search. Of these 10,987 articles, 8 (0.07%) were included in this review. Of the 8 studies, 5 (63%) were of good or high quality, 2 (25%) were of medium or fair quality, and 1 (13%) study was of poor quality. Web-based platforms included discussion forums, a web-based virtual world, and Facebook groups. Most papers reported on text-based communication. The included studies reported on sharing social support and personal experiences. Successful elements included increasing similarity between members and offering the opportunity to directly ask questions to a physician. Challenges included members leaving without a warning and PD symptoms hindering the use of technology. CONCLUSIONS: Peer support can improve social support and help people with PD in living meaningful and satisfying lives. Peer support is unique and cannot be replaced by family members, friends, or health care professionals. Online peer support can be a solution for those who do not have access to an in-person support group or whose PD symptoms restrict them from travelling. However, research on the personal experiences of those who engage in online peer support and potential barriers in accessing it remains limited. Future research could use qualitative methods to explore these fields further.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,090
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,087

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,090
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,006
Bibliométrie0,0110,011
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,241
Tête enseignante GPT0,488
Écart entre enseignants0,246 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations40
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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