Inter‐rater reliability of the German version of the Nurses' Global Assessment of Suicide Risk scale
Notice bibliographique
Résumé
In comparison to the general population, the suicide rates of psychiatric inpatient populations in Germany and Switzerland are very high. An important preventive contribution to the lowering of the suicide rates in mental health care is to ensure that the risk of suicide of psychiatric inpatients is assessed as accurately as possible. While risk-assessment instruments can serve an important function in determining such risk, very few have been translated to German. Therefore, in the present study, we reported on the German version of Nurses' Global Assessment of Suicide Risk (NGASR) scale. After translating the original instrument into German and pretesting the German version, we tested the inter-rater reliability of the instrument. Twelve video case studies were evaluated by 13 raters with the NGASR scale in a 'laboratory' trial. In each case, the observer's agreement was calculated for the single items, the overall scale, the risk levels, and the sum scores. The statistical data analysis was conducted with kappa and AC1 statistics for dichotomous (items, scale) scales. A high-to-very high observers' agreement (AC1: 0.62-1.00, kappa: 0.00-1.00) was determined for 16 items of the German version of the NGASR scale. We conclude that the German version of the NGASR scale is a reliable instrument for evaluating risk factors for suicide. A reliable application in the clinical practise appears to be enhanced by training in the use of the instrument and the right implementation instructions.
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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 | 0,016 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».