Caught in the Web: A Review of Web-Based Suicide Prevention
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Suicide is a serious and increasing problem worldwide. The emergence of the digital world has had a tremendous impact on people's lives, both negative and positive, including an impact on suicidal behaviors. OBJECTIVE: Our aim was to perform a review of the published literature on Web-based suicide prevention strategies, focusing on their efficacy, benefits, and challenges. METHODS: The EBSCOhost (Medline, PsycINFO, CINAHL), OvidSP, the Cochrane Library, and ScienceDirect databases were searched for literature regarding Web-based suicide prevention strategies from 1997 to 2013 according to the modified PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses) statement. The selected articles were subjected to quality rating and data extraction. RESULTS: Good quality literature was surprisingly sparse, with only 15 fulfilling criteria for inclusion in the review, and most were rated as being medium to low quality. Internet-based cognitive behavior therapy (iCBT) reduced suicidal ideation in the general population in two randomized controlled trial (effect sizes, d=0.04-0.45) and in a clinical audit of depressed primary care patients. Descriptive studies reported improved accessibility and reduced barriers to treatment with Internet among students. Besides automated iCBT, preventive strategies were mainly interactive (email communication, online individual or supervised group support) or information-based (website postings). The benefits and potential challenges of accessibility, anonymity, and text-based communication as key components for Web-based suicide prevention strategies were emphasized. CONCLUSIONS: There is preliminary evidence that suggests the probable benefit of Web-based strategies in suicide prevention. Future larger systematic research is needed to confirm the effectiveness and risk benefit ratio of such strategies.
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 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 | 0,006 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».