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Enregistrement W4410350881 · doi:10.1016/j.apnu.2025.151884

A grounded theory of Creating Connection between peer support workers and clients

2025· article· en· W4410350881 sur OpenAlexafffund
Samantha Perry, Jinny Choi, Jennifer Jackson

Notice bibliographique

RevueArchives of Psychiatric Nursing · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesO'Brien Institute for Public Health, University of CalgaryUniversity of Calgary
Mots-clésGrounded theoryConnection (principal bundle)Peer supportPsychologySociologyQualitative researchPsychiatryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: It has been widely reported that peer support workers (PSWs) in addictions services are an invaluable part of supporting clients. However, it is unknown how PSWs create benefits with clients through a therapeutic relationship. AIM: We aim to identify the process by which PSWs create better outcomes with clients with addictions. METHOD: We used grounded theory methodology to study the process of peer support worker engagement with clients. We completed semi-structured interviews with 17 peer support workers via Zoom, for up to 60 min. RESULTS: We identified a four-stage process of Creating Connection PSWs apply with clients: the first step is building trust with clients, which offers the predictive capacity in this grounded theory. The second step is fostering the relationship, followed by PSWs bridging clients to other services. The final step is PSWs launching clients towards their independence and use of natural supports. CONCLUSION: Our grounded theory illustrates how PSWs create benefits with clients, which can inform workplace and professional supports for PSWs. This grounded theory can help PSWs move away from nebulous job descriptions to be fully realized members of the healthcare team.

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)0,014
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,072

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0110,033
Communication savante0,0130,012
Science ouverte0,0040,009
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,094
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,337 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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