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Enregistrement W2022513255 · doi:10.1046/j.1365-2648.2000.01453.x

Suicide and self‐harm in in‐patient psychiatric units: a study of nursing issues in 31 cases

2000· article· en· W2022513255 sur OpenAlexaff
Kevin Gournay, Len Bowers

Notice bibliographique

RevueJournal of Advanced Nursing · 2000
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSuicide and Self-Harm Studies
Établissements canadiensInstitute of Health Services and Policy Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInquestAuditHarmReceiptMedicinePsychiatryNursingFamily medicinePsychologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A significant number of incidents of suicide and self-harm occur whilst patients are in receipt of care as in-patients. This audit comprises 31 cases which were referred to the first author for expert opinion, each case being the subject of legal action brought by patients and/or their families. The cases were referred from 31 different NHS trusts across England. All concerned suicide/serious self-harm in people in receipt of in-patient care. The aims of this audit were to carry out a detailed assessment of the 31 individual cases, so as to provide a nursing dimension to already established enquiries in this area and also to examine whether specific issues might be the subject of more systematic research. Further, this paper aims to provide some insights in the area of litigation, where nurses are becoming increasingly involved. The same broad approach to information-gathering and analysis was used, comprising a systematic review of case records, trust policies, expert reports and, where appropriate, inquest transcriptions. The sample comprised 12 suicides and 19 cases of serious self-harm. Factors associated with these events include: being male, having a dual diagnosis of mental illness and drug/alcohol abuse, and age between 21 and 30 years. Of the 12 deaths, five occurred in hospital, four by hanging and one by drowning. The audit highlighted environmental factors associated with these events which, arguably, could be simply addressed. There was a considerable variation in the content and quality of observation policy and practice. The results of this audit point to the need for further research but, above all, provide evidence requiring urgent action by the Department of Health regarding the setting of national standards.

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 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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,397
Score d'incertitude au seuil0,685

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,347 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations55
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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