The Nurses’ Global Assessment of Suicide Risk (NGASR): developing a tool for clinical practice
Notice bibliographique
Résumé
Contemporary and established literature indicates that people with mental health problems are at a higher risk of suicide than the general population. Because suicide is a multifaceted, complex phenomenon, risk assessment within the mental health care system requires a pluralistic, multidimensional and multiprofessional response. While assessment tools may provide useful guidance, especially guarding against complacency and over confidence, the fundamental basis of risk assessment must involve a thorough examination of the personal, interpersonal and social circumstances of each individual. Such thorough and rigorous assessments, the authors of this paper would add, require a degree of 'clinical judgement'. As a rule, inexperienced members of mental health care staff should not be charged with the responsibility of conducting suicide risk assessments without sound mentorship. However, with the right support and assessment tool, the novice practitioner might develop the kind of clinical judgement necessary for this critical task. Accordingly, this paper traces the development of the Nurses' Global Assessment of Suicide Risk (NGASR). It illustrates the practice development context out of which the need for the tool arose; it outlines the key evidence that underpins the construction of the tool and it is described. It is important to point out that as yet, no wide scale, quantitative validation of the tool has been conducted. Therefore, at this point, the tool should be treated with a degree of appropriate caution. Nevertheless, the preliminary attempts that have been made to 'validate' or 'rate' the tool in practice are included. While acknowledging that any risk assessment tool represents only one aspect of the necessarily broader assessment of risk, the NGASR appears to provide a useful template for the nursing assessment of suicide risk, especially for the novice.
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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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».