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Enregistrement W4283747339 · doi:10.2196/32219

Experiences of Community Members Engaged in eCPR (Emotional Connecting, Empowering, Revitalizing) Training: Qualitative Focus Group Study

2022· article· en· W4283747339 sur OpenAlexvenueno aff
Amanda Myers, Mbita Mbao, Arya Kadakia, Shira Collings, Karen L. Fortuna

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThematic analysisFocus groupMental healthPsychologyPsychoeducationEmotiveMedical educationQualitative researchApplied psychologyMedicinePsychological interventionSociologyPsychotherapistPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The United Nations has called for wide-scale community mental health psychoeducation; however, few programs currently exist. Emotional Connecting, Empowering, Revitalizing (eCPR) is a community education and training program developed by individuals with a lived experience of mental health challenges or trauma. It is designed to provide community members with skills and confidence to support someone experiencing mental health challenges. OBJECTIVE: This qualitative study aimed to examine the user experiences of diverse community members engaged in eCPR training. This study reviewed their attitudes toward training and opportunities for improvement in future implementations of training. METHODS: eCPR training participants (N=31) were invited to participate in virtual focus groups between June 2020 and July 2020. Data were analyzed using the rigorous and accelerated data reduction method, which converts raw textual data into concise data tables to develop a codebook, and thematic analysis was performed to identify common themes. RESULTS: The themes identified when analyzing the data included emotional holding and containment, training feedback, principles and practices of eCPR, implementation, connection in a digital environment, skills practice, and shared experiences. CONCLUSIONS: eCPR may benefit individuals from multiple, diverse demographics. It can enhance their ability to connect with others to understand what it means to be with someone who is experiencing a mental health challenge or crisis, to accept their own emotions, and to be confident in being their most authentic self in both their work and personal lives. eCPR may answer the call of the United Nations by bringing opportunities for authenticity and healing to community settings. Exploring the effects of delivering eCPR in communities on individuals experiencing distress is an important next step. This study found that eCPR may be beneficial to many groups of trainees with varying backgrounds and experiences. These findings are important, as they speak to the potential for eCPR to be implemented in a variety of community settings with the intention of working to improve mental health in everyday settings.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,069

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0150,008
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,331
Tête enseignante GPT0,577
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'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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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