Evaluating recovery colleges: a co-created scoping review
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,011 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».