MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4403808963 · doi:10.1186/s12954-024-01109-4

Navigating transitions into, through, and beyond peer worker roles: insider insights from the Supporting Harm Reduction through Peer Support (SHARPS) study

2024· article· en· W4403808963 sur OpenAlexaff
Josh Dumbrell, Hannah Carver, Rebecca Foster, Bernie Pauly, Wez Steele, Michael J. Roy, Tessa Parkes

Notice bibliographique

RevueHarm Reduction Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésThematic analysisHarm reductionPeer supportHarmQualitative researchPsychological interventionPsychologyNursingMedicineMedical educationSocial psychologyPublic healthSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Peer workers are individuals who draw on their personal experiences in a professional capacity to support clients. Existing research on the role of peer workers in mental health, homelessness, and substance use services has primarily focused on their impact on client outcomes. This paper describes the development of peer workers as they transition into, through, and beyond this role. Utilising data from the Supporting Harm Reduction through Peer Support (SHARPS) study, where Peer Navigators supported people experiencing homelessness and substance use challenges, this paper explores the sense-making involved in an intensive peer support worker role, adaptation to organisational culture, and engagement with opportunities for professional advancement. METHODS: Semi-structured interviews with three Peer Navigators were conducted by two SHARPS study researchers at four time points in 2018 and 2019 corresponding with the beginning, middle, and end of the intervention. These data were analysed along with entries from the three Peer Navigators' reflective diaries. Analysis followed a multi-stage approach to thematic analysis utilising both inductive and deductive processes. The Peer Navigators' personal reflections have also been incorporated into the recommendations. RESULTS: The foundational training provided to the Peer Navigators before taking up their role helped to ensure readiness and build confidence. This training illuminated the dynamics of supporting individuals with complex health and social challenges. Integrating into diverse organisational environments, the Peer Navigators adapted to new professional expectations and consistently advocated for harm reduction and psychologically informed approaches, sometimes encountering resistance from other professionals. Establishing effective relationships with participants and professionals was essential and involved dealing with challenges such as overcoming personal biases and navigating systemic obstacles. the Peer Navigators benefitted from the specially designed training to support career progress with personal and professional development opportunities which enabled successful transitions beyond the SHARPS study. CONCLUSIONS: Pre-work training, coupled with support and adherence to key principles, enabled the Peer Navigators to integrate effectively into diverse organisations. Quality relationships were vital in achieving client outcomes and supporting the professional growth of the Peer Navigators. These findings are important for services employing peer workers and underscore the importance of a commitment to training and continuing professional development.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,092

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0120,011
Communication savante0,0050,006
Science ouverte0,0020,010
Intégrité de la recherche0,0020,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,137
Tête enseignante GPT0,446
Écart entre enseignants0,308 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations8
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueHarm Reduction JournalMême sujetMental Health and Patient InvolvementTravaux en français237 207