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Enregistrement W4396622493 · doi:10.1186/s13033-024-00637-7

The effectiveness of an online short-format Recovery College model: a co-learning model to support mental health

2024· article· en· W4396622493 sur OpenAlexafffund
Catherine Briand, Charles‐Édouard Giguère, Julio Macario de Medeiros, Catherine Vallée, Francesca Luconi, B. Vachon, Marie-Josée Drolet, Johana Monthuy‐Blanc, Amani Mahroug, Régis Hakin

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Mental Health Systems · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversité de MontréalInstitut Universitaire en Santé Mentale de QuébecUniversité LavalInstitut universitaire en santé mentale de MontréalUniversité du Québec à Trois-RivièresInnovation and Economic Development Trois Rivières
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMental healthPsychologyRepeated measures designAnxietyContext (archaeology)Psychological resilienceDistressClinical psychologyPopulationOptimismMedical educationMedicineNursingPsychiatrySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Our societies are facing mental health challenges, which have been compounded by the Covid-19. This event led people to isolate themselves and to stop seeking the help they needed. In response to this situation, the Health and Recovery Learning Center, applying the Recovery College (RC) model, modified its training program to a shorter online format. This study examines the effectiveness of a single RC training course delivered in a shortened online format to a diverse population at risk of mental health deterioration in the context of Covid-19. METHODS: This quasi-experimental study used a one-group pretest-posttest design with repeated measures. Three hundred and fifteen (n = 315) learners agreed to take part in the study and completed questionnaires on wellbeing, anxiety, resilience, self-management, empowerment and stigmatizing attitudes and behaviors. RESULTS: Analyses of variance using a linear mixed models revealed that attending a RC training course had, over time, a statistically significant effect on wellbeing (p = 0.004), anxiety (p < 0.001), self-esteem/self-efficacy (p = 0.005), disclosure/help-seeking (p < 0.001) and a slight effect on resilience (p = 0.019) and optimism/control over the future (p = 0.01). CONCLUSIONS: This study is the first to measure participation in a single online short-format RC training course, with a diversity of learners and a large sample. These results support the hypothesis that an online short-format training course can reduce psychological distress and increase self-efficacy and help-seeking. TRIAL REGISTRATION: This study was previously approved by two certified ethics committees: Comité d'éthique de la recherche du CIUSSS EMTL, which acted as the committee responsible for the multicenter study, reference number MP-12-2021-2421, and Comité d'éthique avec les êtres humains de l'UQTR, reference number CER-20-270-07.01.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,517
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,181
Tête enseignante GPT0,488
Écart entre enseignants0,307 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations12
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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