Engaging with peers to integrate community care: Knowledge synthesis and conceptual map
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Engaging with peers is gaining increasing interest from healthcare systems in numerous countries. Peers are people who offer support by drawing on lived experiences of significant challenges or 'insider' knowledge of communities. Growing evidence suggests that peers can serve as a bridge between underserved communities and care providers across sectors, through their ability to build trust and relationships. Peer support is thus seen as an innovative way to address core issues of formal healthcare, particularly fragmentation of care and health inequalities. The wide body of approaches, goals and models of peer support speaks volumes of such interest. Navigating the various labels used to name peers, however, can be daunting. Similar terms often hide critical differences. OBJECTIVES/BACKGROUND: This article seeks to disentangle the conceptual multiplicity of peer support, presenting a conceptual map based on a 3-year knowledge synthesis project involving peers and programme stakeholders in Canada, and international scientific and grey literature. SYNTHESIS/MAIN RESULTS: The map introduces six key questions to navigate and situate peer support approaches according to peers' roles, pathways and settings of practice, regardless of the terms used to label them. As a tool, it offers a broad overview of the different ways peers contribute to integrating health and community care. DISCUSSION: We conclude by discussing the map's potential and limitations to establish a common language and bridge models, in support of knowledge exchange among practitioners, policymakers and researchers. PATIENT OR PUBLIC CONTRIBUTION: Our team includes one experienced peer support worker. She contributed to the design of the conceptual map and the production of the manuscript. More than 10 peers working across Canada were also involved during research meetings to validate and refine the conceptual map.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,002 |
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 ».