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Enregistrement W4308550683 · doi:10.1080/09638237.2022.2140788

Evaluating recovery colleges: a co-created scoping review

2022· article· en· W4308550683 sur OpenAlexafffundabout
Elizabeth Lin, Holly Harris, Georgia Black, Gail Bellissimo, Anna Di Giandomenico, Terri Rodak, Kenya A. Costa-Dookhan, Rowen Shier, Jordana Rovet, Sam Gruszecki, Sophie Soklaridis

Notice bibliographique

RevueJournal of Mental Health · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensUniversity of TorontoOntario Shores Centre for Mental Health SciencesCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPsychologyMedical educationNursingMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Recovery Colleges (RCs) are education-based centres providing information, networking, and skills development for managing mental health, well-being, and daily living. A central principle is co-creation involving people with lived experience of mental health/illness and/or addictions (MHA). Identified gaps are RCs evaluations and information about whether such evaluations are co-created. AIMS: We describe a co-created scoping review of how RCs are evaluated in the published and grey literature. Also assessed were: the frameworks, designs, and analyses used; the themes/outcomes reported; the trustworthiness of the evidence; and whether the evaluations are co-created. METHODS: We followed Arksey and O'Malley's methodology with one important modification: "Consultation" was re-conceptualised as "co-creator engagement" and was the first, foundational step rather than the last, optional one. RESULTS: Seventy-nine percent of the 43 included evaluations were peer-reviewed, 21% grey literature. These evaluations represented 33 RCs located in the UK (58%), Australia (15%), Canada (9%), Ireland (9%), the USA (6%), and Italy (3%). CONCLUSION: Our findings depict a developing field that is exploring a mix of evaluative approaches. However, few evaluations appeared to be co-created. Although most studies referenced co-design/co-production, few described how much or how meaningfully people with lived experience were involved in the evaluation.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,589
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,439
Tête enseignante GPT0,586
Écart entre enseignants0,147 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations37
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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