Barriers and Facilitators to the Implementation of a Peer Support Intervention in Universities
Notice bibliographique
Résumé
A growing number of postsecondary institutions offer peer support interventions to promote mental health among their students. However, little is known about the key factors that influence the implementation of this type of intervention. This study explored barriers and facilitators to implementing an online peer support program based on Acceptance and Commitment Therapy aimed at reducing stress and anxiety among students of three universities in Montreal, Canada. Peer supporters were asked to complete a survey containing open-ended questions at the end of each semester. Interviews were also conducted with the program coordinator, three psychologists who acted as supervisors, and 14 peer supporters. The data were analysed with an inductive and a deductive approach using the Consolidated Framework for Implementation Research (CFIR). Perceived barriers to the implementation of the intervention included technical problems with the videoconferencing platform, psychosocial and comorbidity issues among peers, recruitment difficulties, and communication concerns between stakeholders. Key perceived facilitators were the theoretical and empirical foundations of the intervention, the support offered by directors, and the process used to recruit, select, and supervise peer supporters. Based on the results of this study, practical recommendations are provided for researchers and practitioners interested in implementing online peer support initiatives in postsecondary institutions.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».