Community partnered peer support after traumatic brain injury: a feasibility case study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Peer support can enhance the rehabilitation experience for people with traumatic brain injury (TBI). Understanding the feasibility of integrating peer support using a co-design approach can ensure effective delivery. This study aimed to evaluate the feasibility of implementing a community-based peer support program for people with moderate to severe TBI using a co-designed approach. METHODS: A case series pre-post feasibility study was conducted in partnership with a community brain injury organisation. Participants were adults who experienced a moderate to severe TBI <12 months earlier. Feasibility was assessed using process (recruitment and retention rates), resource (adherence to intervention), management (implementation fidelity) and scientific indicators (pre-post intervention changes). RESULTS: Three participants were included, and most measures of feasibility were achieved. Process was achieved with a recruitment rate of 60% (3/5) and a retention rate of 100%. Resource feasibility was achieved with all peer support sessions (100%). Management feasibility was met through the completion of a co-created checklist of session management by peer support workers. Scientific feasibility outcomes showed limited change between pre- and post-intervention. CONCLUSION: This study demonstrates the feasibility of a co-designed peer support program for people with TBI. Future research may examine the implementation of peer support to explore program scalability and refine outcome measures to better capture the benefits of a peer support focused intervention.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».