Suicide prevention competencies among urban Indian physicians: A needs assessment
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: India accounts for the highest estimated number of suicides in the World. In 2012, more than 258,000 of the 804,000 suicide deaths worldwide occurred in India. Early identification and effective management of suicidal ideation and behavior are paramount to saving lives. However, mental health resources are often scarce and limited. Throughout India, there is a severe shortage in mental health professions trained, which results in a treatment gap of about 90%. A comprehensive needs assessment was undertaken to identify the nature of the deficits in suicide prevention training for physicians in three Indian cities: Mumbai, Ahmedabad, and Mysore. MATERIALS AND METHODS: The study was carried out in several concurrent phases and used a mixed-method approach of converging quantitative and qualitative methodologies. Data were collected using survey questionnaires, focus groups, consultations, and environmental scans. A total of 46 physicians completed the questionnaire. Focus groups were conducted in Mumbai and Ahmedabad with 40 physicians. Consultations were carried out with psychiatrists and psychiatric residents from hospitals and clinics in Mumbai, Ahmedabad, and Mysore. RESULTS: Training gaps in suicide prevention exist across the health care professions. Existing training lacks in both quality and quantity and result in critical deficits in core competencies needed to detect and treat patients presenting with suicidal ideation and behavior. Only 43% of the surveyed physicians felt they were competent to treat suicidal patients. The majority of surveyed physicians believed they would greatly benefit from additional training to enhance their suicide risk assessment and intervention skills. CONCLUSIONS: There is a dire need for medical schools to incorporate suicide prevention training as a core component in their medical curricula and for continuing medical education training programs for physicians to enhance competencies in early detection and management of suicidal behavior.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».