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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,041 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 tête enseignante, 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 ».