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Enregistrement W4391329721 · doi:10.1186/s12913-023-10532-5

“Whatever journey you want to take, I’ll support you through”: a mixed methods evaluation of a peer worker program in the hospital emergency department

2024· article· en· W4391329721 sur OpenAlexafffundabout
Meghan O’Neill, Camilla Michalski, Kate Hayman, Jennifer Hulme, Florencia Leston, Amber Kellen, Lorie Steer, Sané Dube, Lori Diemert, Kathy Kornas, Alice Carvalhal Schöffel, Laura C. Rosella, Andrew Boozary

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensInstitute for Work & HealthUniversity Health NetworkTrillium Health CentrePublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity of TorontoUniversity Health Network
Mots-clésEmergency departmentMedicineNursingHealth administrationHealth informaticsContext (archaeology)Peer supportHealth careMental healthNursing researchPublic healthPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: People who are unhoused, use substances (drugs and/or alcohol), and who have mental health conditions experience barriers to care access and are frequently confronted with discrimination and stigma in health care settings. The role of Peer Workers in addressing these gaps in a hospital-based context is not well characterized. The aim of this evaluation was to 1) outline the role of Peer Workers in the care of a marginalized populations in the emergency department; 2) characterize the impact of Peer Workers on patient care, and 3) to describe how being employed as a Peer Worker impacts the Peer. METHODS: Through a concurrent mixed methods evaluation, we explore the role of Peer Workers in the care of marginalized populations in the emergency department at two urban hospitals in Toronto, Ontario Canada. We describe the demographic characteristics of patients (n = 555) and the type of supports provided to patients collected through a survey between February and June 2022. Semi-structured, in-depth interviews were completed with Peer Workers (n = 7). Interviews were thematically analyzed using a deductive approach, complemented by an inductive approach to allow new themes to emerge from the data. RESULTS: Support provided to patients primarily consisted of friendly conversations (91.4%), discharge planning (59.6%), tactics to help the patient navigate their emotions/mental wellbeing (57.8%) and sharing their lived experience (50.1%). In over one third (38.9%) of all patient interactions, Peer Workers shared new information about the patient with the health care team (e.g., obtaining patient identification). Five major themes emerged from our interviews with Peer Workers which include: (1) Establishing empathy and building trust between the patient and their care team through self-disclosure; (2) Facilitating a person-centered approach to patient care through trauma-informed listening and accessible language; (3) Support for patient preferences on harm reduction; (4) Peer worker role facilitating self-acceptance and self-defined recovery; and (5) Importance of supports and resources to help Peer Workers navigate the emotional intensity of the emergency department. CONCLUSIONS: The findings add to the literature on Peer Worker programs and how such interventions are designed to best meet the needs of marginalized populations.

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)0,055
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,048
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil0,290

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0550,048
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,003
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0040,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,456
Tête enseignante GPT0,633
Écart entre enseignants0,178 · 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

Citations9
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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