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Enregistrement W4410768248 · doi:10.1136/gpsych-2024-102010

Cultural influences on fidelity components in recovery colleges: a study across 28 countries and territories

2025· article· en· W4410768248 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueGeneral Psychiatry · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNIHR Nottingham Biomedical Research CentreProgramme Grants for Applied ResearchNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésIndividualismHofstede's cultural dimensions theoryUncertainty avoidanceFidelityPsychologySocial psychologyIndulgenceCultural diversityRegulatory focus theoryFocus groupCollectivismSociologyMarketingPolitical scienceBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Recovery colleges (RCs) support personal recovery through education, skill development and social support for people with mental health problems, carers and staff. Guided by co-production and adult learning principles, RCs represent a recent mental health innovation. Since the first RC opened in England in 2009, RCs have expanded to 28 countries and territories. However, most RC research has been conducted in Western countries with similar cultural characteristics, limiting understanding of how RCs can be culturally adapted. The 12-item Recovery Colleges Characterisation and Testing (RECOLLECT) Fidelity Measure (RFM) evaluates the operational fidelity of RCs based on 12 components, but cultural influences on these components remain underexplored. Aims: To assess associations between Hofstede's cultural dimensions and RFM items to identify cultural influences on fidelity components. Methods: A cross-sectional survey of RC managers was conducted across all 221 RCs. Mixed-effects regression models examined associations between Hofstede's country-level cultural dimensions and item-level RFM scores, adjusted for healthcare expenditure and income inequality. Four cultural dimensions, obtained from Hofstede, were analysed: individualism (prioritising personal needs), indulgence (enjoyment-oriented), uncertainty avoidance (preference for predictability) and long-term orientation (future-focused). Results: The RFM was completed by 169 (76%) RC managers. Seven RFM items showed associations with cultural dimensions. Equality was linked to short-term orientation, while learning was associated with individualism and uncertainty avoidance. Both individualism and indulgence influenced co-production and community focus. Commitment to recovery was shaped by all four cultural dimensions, with the strongest associations seen for individualism and indulgence. Individualism enhanced explicit focus on strengths-based practice, while uncertainty avoidance influenced course distinctiveness. Conclusions: This study demonstrates how culture shapes RC fidelity components, providing actionable insights for cultural adaptation. Incorporating under-represented dimensions, such as collectivism and restraint, could improve the RFM's global applicability, facilitating implementation. Future research should explore cultural nuances, engage diverse stakeholders and refine fidelity measures to enhance RC inclusivity and effectiveness worldwide.

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.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,127
Tête enseignante GPT0,454
Écart entre enseignants0,328 · 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