Possibilities and Challenges of Delivering Health-Related Small Group Interventions Online: Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The outbreak of the COVID-19 pandemic required the transition of health-related face-to-face group interventions to an online setting. While it seems that group outcomes can be realized in an online setting, less is known about resulting potential challenges (and advantages) and how these can be overcome. OBJECTIVE: The aim of this article is to explore what challenges and advantages may arise when providing health-related small group interventions in an online setting and how to overcome these challenges. METHODS: Scopus and Google Scholar databases were searched for relevant literature. Effect studies, meta-analyses, literature reviews, theoretical frameworks, and research reports relating to synchronous, face-to-face, health-related small group interventions, online group interventions, and video teleconferencing group interventions were identified and screened. Findings relating to potential challenges and corresponding strategies are described. In addition, potential advantages of online group settings were explored. Relevant insights were gathered until saturation of results relating to the research questions was reached. RESULTS: The literature indicated several aspects that require extra attention and preparation in the online group setting. These include the delivery of nonverbal communication and affect regulation, as well as the build-up of group cohesion and therapeutic alliance, which seem more challenging online. Yet there are strategies to overcome these challenges, such as metacommunication, collecting participant feedback, and providing guidance concerning technical accessibility. In addition, the online setting provides opportunities to reinforce group identity, such as by allowing independence and the ability to create homogeneous groups. CONCLUSIONS: While online, health-related small group interventions offer a considerable number of possibilities and benefits compared to face-to-face groups, there are also potential drawbacks to consider, which, if anticipated, can be to a great extent overcome.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,063 | 0,209 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,011 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».