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Enregistrement W4318332748 · doi:10.1080/09638288.2023.2169775

A qualitative interview study exploring the psychological health impacts of the SPIN-CHAT program among people with systemic sclerosis at the onset of COVID-19: perceptions of trial participants and research team members

2023· article· en· W4318332748 sur OpenAlexafffund
Amanda Wurz, Delaney Duchek, Kelsey Ellis, Mannat Bansal, Marie‐Eve Carrier, Lydia Tao, Laura Dyas, Linda Kwakkenbos, Brooke Levis, Ghassan El‐Baalbaki, Danielle B. Rice, Yin Wu, Richard S. Henry, Laura Bustamante, Sami Harb, Shannon Hebblethwaite, Scott B. Patten, Susan J. Bartlett, John Varga, Luc Mouthon, Sarah Markham, Brett D. Thombs, S. Nicole Culos‐Reed

Notice bibliographique

RevueDisability and Rehabilitation · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Sclerosis and Related Diseases
Établissements canadiensMcGill University Health CentreConcordia UniversityAlberta Health ServicesUniversité du Québec à MontréalUniversity of CalgaryMcGill UniversityOntario Brain InstituteJewish General HospitalUniversity of the Fraser Valley
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchAlberta InnovatesMitacs
Mots-clésThematic analysisPsychologyOnline chatFeelingMedical educationQualitative researchMedicineSocial psychologyThe Internet

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Explore trial participants' and research team members' perceptions of the impact of the videoconference-based, supportive care program (SPIN-CHAT Program) during early COVID-19 for individuals with systemic sclerosis (SSc). METHODS: Data were collected cross-sectionally. A social constructivist paradigm was adopted, and one-on-one videoconference-based, semi-structured interviews were conducted with SPIN-CHAT Trial participants and research team members. A hybrid inductive-deductive approach and reflexive thematic analysis were used. RESULTS: Of the 40 SPIN-CHAT Trial participants and 28 research team members approached, 30 trial participants (Mean age = 54.9; SD = 13.0 years) and 22 research team members agreed to participate. Those who took part in interviews had similar characteristics to those who declined. Five themes were identified: (1) The SPIN-CHAT Program conferred a range of positive psychological health outcomes, (2) People who don't have SSc don't get it: The importance of SSc-specific programming, (3) The group-based format of the SPIN-CHAT Program created a safe space to connect and meet similar others, (4) The structure and schedule of the SPIN-CHAT Program reduced feelings of boredom and contributed to enhanced psychological health, (5) The necessity of knowledge, skills, and tools to self-manage SSc and navigate COVID-19. CONCLUSION: Participants' and research team members' perspectives elucidated SPIN-CHAT Program benefits and how these benefits may have been realized. Results underscore the importance of social support from similar others, structure, and self-management to enhance psychological health during COVID-19. TRIAL REGISTRATION: clinicaltrials.gov (NCT04335279)IMPLICATIONS FOR REHABILITATIONThe videoconference-based, supportive care SPIN-CHAT Program enhanced psychological health amongst individuals affected by systemic sclerosis.SPIN-CHAT Program participants and research team members shared that being around similar others, program structure, and self-management support were important and may have contributed to enhanced psychological health.Further efforts are required to explore experiences within supportive care programs to better understand if and how psychological health is impacted.

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)0,028
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
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 enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,147

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0280,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0080,005
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
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 Opus0,299
Tête enseignante GPT0,505
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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