The effectiveness of an online short-format Recovery College model: a co-learning model to support mental health
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,011 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».