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Enregistrement W2511787937 · doi:10.1111/jcap.12148

Suicide Risk Screening Tools and the Youth Population

2016· review· en· W2511787937 sur OpenAlexaff
Sharon Patterson

Notice bibliographique

RevueJournal of Child and Adolescent Psychiatric Nursing · 2016
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSuicide and Self-Harm Studies
Établissements canadiensHumber River Regional Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRisk assessmentSuicide preventionPopulationMedicinePoison controlOccupational safety and healthHealth careHuman factors and ergonomicsInjury preventionMedical emergencyPsychiatryPsychologyEnvironmental healthComputer securityComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

TOPIC: The use of suicide risk screening tools is a critical component of a comprehensive approach to suicide risk assessment. Since nurses frequently spend more time with patients than any other healthcare professional, they are in key positions to detect and prevent suicidal behavior in youth. PURPOSE: To inform nurses about suicide risk screening tools for the youth population. Suicide risk screening tools are research-based standardized instruments that are used to identify people who may be at risk for suicide. SOURCES USED: A literature search was performed using the Athabasca University Library Resource, the databases of the Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature, ScienceDirect, and Google Scholar. CONCLUSIONS: Nurses are cautioned to utilize suicide risk screening tools as only part of the suicide risk assessment in youth populations and avoid the danger of relying on tools that may result in a blind application of evidence to the detriment of clinical experience and judgement.

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)0,001
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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,992
Score d'incertitude au seuil0,872

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,300 · 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'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations5
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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