Reducing Potential Risk Factors for Suicide-Related Behavior with a Group Intervention for Clients with Recurrent Suicide-Related Behavior
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This paper reports the results of a pilot study of a 20-week outpatient Psychosocial/Psychoeducational Intervention for Persons with Recurrent Suicide Attempts (PISA) targeting potential risk factors and areas of deficit, including cognitive, affective, and impulsivity known to characterize persons with recurrent suicide-related behavior. METHODS: One hundred sixty-three persons completed the 20-week intervention. Self-report questionnaires related to psychological deficits and risk factors associated with suicide-related behavior were given to participants before and after the intervention. Descriptive and paired t tests were performed using SPSS 15. RESULTS: This pilot study demonstrated that a 20-week group intervention led to significant pregroup and postgroup reductions in the risk factors associated with suicide-related behavior. Risk factors included cognitive factors: Beck Hopelessness Scale (P=.006), Satisfaction With Life Scale (P=.001), Problem Solving Inventory (P=.008); affective factors: Beck Depression Inventory (P=.018), Toronto Alexithymia Scale (P=.001); and impulsivity factors: Barratt Impulsivity Scale (P=.034). CONCLUSIONS: Findings in this pilot study suggest that participants in this short-term intervention report changes in identified risk factors and psychological deficits. These modest changes may be an important first step that facilitates persons at high-risk for suicide to access additional mental health services.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 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 ».