Focusing a realist evaluation of peer support for paediatric mental health
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Mental health problems are a leading and increasing cause of health-related burden in children across the world. Peer support interventions are increasingly used to meet this need using the lived experience of people with a history of mental health problems. However, much of the research underpinning this work has focused on adults, leaving a gap in knowledge about how these complex interventions may work for different children in different circumstances. Realist research may help us to understand how such complex interventions may trigger different mechanisms to produce different outcomes in children. This paper reports on an important first step in realist research, namely the construction of an embryonic initial programme theory to help 'focus' realist evaluation exploring how children's peer support services work in different contexts to produce different outcomes in the West Midlands (UK). METHODS: A survey and preliminary semi-structured realist interviews were conducted with 10 people involved in the delivery of peer support services. Realist analysis was carried out to produce context-mechanism-outcome configurations (CMOC). RESULTS: Analysis produced an initial programme theory of peer support for children's mental health. This included 12 CMOCs. Important outcomes identified by peer support staff included hope, service engagement, wellbeing, resilience, and confidence; each generated by different mechanisms including contextualisation of psychoeducation, navigating barriers to accessing services, validation, skill development, therapeutic relationship, empowerment, and reducing stigma. CONCLUSION: These data lay the groundwork for designing youth mental health realist research to evaluate with nuance the complexities of what components of peer support work for whom in varying circumstances.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».