Enhancing Key Competencies of Health Professionals in the Assessment and Care of Adults at Risk of Suicide Through Education and Technology
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This article describes efforts undertaken to improve the clinical competencies of health professionals in the area of suicide risk assessment, documentation, and care planning. DESCRIPTION OF THE PROJECT: Best practices that fit the mental health and addictions setting were identified from the Registered Nurses' Association of Ontario Best Practice Guideline on Assessment and Care of Adults at Risk for Suicidal Ideation and Behaviour. A variety of methods were used to implement the guidelines at the Centre for Addiction and Mental Health in Toronto, Ontario, Canada. These included 3 in-person educational modules, an e-learning module, and the creation of an electronic health record suicide risk assessment documentation form. OUTCOME: Results showed that interprofessional team members improved their suicide awareness and increased their confidence and knowledge in suicide risk assessment and the identification of interventions for clients at risk. Organizational level performance and quality improvement activities after implementation of the education and the electronic suicide risk assessment documentation form are being implemented through a collaboration between performance improvement, clinical education and informatics, and professional practice. CONCLUSION: The success of an interprofessional educational program of this nature is dependent on the collaboration of a number of stakeholders from a variety of areas of the organization.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».