Delivery of a community-based peer mentorship program for people with spinal cord injury at a rehabilitation center
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Community-based spinal cord injury (SCI) organizations deliver peer mentorship programs in rehabilitation settings. Little is known on how these programs are delivered through the collaboration between community-based SCI organizations and rehabilitation institutions. This study aimed to identify barriers, facilitators, and collaboration processes within a SCI peer mentorship program provided by a community-based organization at a rehabilitation center. Methods: A qualitative case study design was applied. Seven participants were recruited, including two mentees, two mentors, one program director of the community-based SCI organization, and two healthcare professionals of the rehabilitation center. Each participant completed a one-on-one interview. Data were analyzed inductively and deductively based on the Consolidated Framework for Implementation Research (CFIR). Results: Ten factors were identified to influence the delivery of the peer mentorship program, including nine CFIR constructs. Successful delivery of the program required strong, collaborative inter-professional relationships between health professionals and community organizational staff (e.g., peer mentors) as facilitators; whereas potential cost, minimal patient needs, and limited mentor resources were found to be barriers. Engaging health professionals by initiating communications, reflecting and evaluating the program collectively with health professionals were important collaboration processes for the community-based organization to maintain effective partnership with the rehabilitation center. Discussion: The collaboration processes and strategies to addressing/leveraging the barriers and facilitators may inform evidence-based practice to establish and optimize the delivery of SCI peer mentorship programs in various rehabilitation settings.
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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 | 0,006 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».