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Enregistrement W4391420206 · doi:10.33137/jrmh.v7i1.41620

Integrating Peer Support Workers into Mental Health Programs

2024· article· en· W4391420206 sur OpenAlexafffundabout
Samantha Sexsmith Chadwick, Heather Fahr, Jytte Maleski

Notice bibliographique

RevueJournal of Recovery in Mental Health · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensCanadian Mental Health Association
Organismes subventionnairesCanadian Mental Health Association
Mots-clésMental healthInclusion (mineral)Peer supportIntervention (counseling)PsychologyProgram evaluationMedical educationAction researchPlan (archaeology)Peer educationMental illnessAction planNursingHealth educationMedicinePublic healthPsychiatryPolitical scienceGeographyPedagogyManagementSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: Canadian Mental Health Association - Calgary Region (CMHA Calgary) works to reduce the impact of mental illness and addiction in the community. This is actioned through mental health programming focused on education, prevention, and early intervention. The organization places high value on the inclusion of lived experience in mental health programming in the form of Peer Support (PS). CMHA Calgary’s five-year strategic plan included a goal to formally integrate Peer Support Workers (PSWs) into all established programs with thought and intention. Research Design and Methods: CMHA Calgary integrated peers into mental health programs using a collaborative and developmental approach. The project team developed an evaluation framework as a guide to collect feedback and understand the impact of the pilot initiative. Results: This approach allowed for real-time responses and data collection, which lead to rapid action to improve the approach before it was spread to other programs. The project allowed for the development of program materials for future application. Conclusions: This project provided CMHA Calgary with tangible, actionable information on how to integrate PSWs into all of their programs.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,560
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,125
Tête enseignante GPT0,465
Écart entre enseignants0,340 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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