Women Veterans’ definitions of peer support: A qualitative description analysis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Women are the fastest-growing subpopulation of U.S. military Veterans, yet their voices have rarely been used to explore peer support among Veterans. This study defines Veteran peer support from the perspective of women Veterans and aims to increase providers' awareness of the value of peer support for improving Veteran mental health. Methods: = 25) were selected and analyzed. Guided by a qualitative description approach, the researchers used in vivo coding to capture common descriptive language used by the Veterans. Themes were drawn by the primary researcher and audited by a second researcher to increase the findings' trustworthiness. Results: Women Veterans described peer support as a relationship between Veterans based on shared military experience, an understanding of military culture, and similar life challenges. Emerging themes regarding peer support included viewing peers as genuine, trustworthy friends, empathizing over shared struggles, cultivating a safe, non-judgmental, egalitarian space to discuss sensitive topics, using a non-stigmatizing, non-clinical approach, and being a source of fun and social connection. Discussion: Participants provided evidence that peer support is a meaningful, authentic, and accessible means of exchanging emotional and concrete assistance for women Veterans. Mental health providers and program developers working with women Veterans need to understand the importance of peer support in complementing therapy and how it can be essential for women Veterans to discuss sensitive topics such as sexual assault or harassment they experienced in the military.
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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 | 0,014 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,007 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».