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Enregistrement W2794550840 · doi:10.22374/jmhan.v1i1.10

A Narrative Web-Based Study of Reasons To Go On Living after a Suicide Attempt: Positive Impacts of the Mental Health System

2017· article· en· W2794550840 sur OpenAlexaffvenue
Helen Kirkpatrick, Jennifer Brasch, K. Jacky Chan, Shaminderjot Singh Kang

Notice bibliographique

RevueJournal of Mental Health and Addiction Nursing · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmpathy and Medical Education
Établissements canadiensUniversity of OttawaSt. Joseph’s Healthcare HamiltonMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNarrativeMental healthPsychologyInternet privacyPsychiatryComputer scienceArtLiterature

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and Objective Suicide attempts are 10-20X more common than completed suicide and an important risk factor for death by suicide, yet most people who attempt suicide do not die by suicide. The process of recovering after a suicide attempt has not been well studied. The Reasons to go on Living (RTGOL) Project, a narrative web-based study, focuses on experiences of people who have attempted suicide and made the decision to go on living, a process not well studied. Narrative research is ideally suited to understanding personal experiences critical to recovery following a suicide attempt, including the transition to a state of hopefulness. Voices from people with lived experience can help us plan and conceptualize this work. This paper reports on a secondary research question of the larger study: what stories do participants tell of the positive role/impact of the mental health system. Material and Methods A website created for The RTGOL Project ( www.thereasons.ca ) enabled participants to anonymously submit a story about their suicide attempt and recovery, a process which enabled participation from a large and diverse group of participants. The only direction given was “if you have made a suicide attempt or seriously considered suicide and now want to go on living, we want to hear from you.” The unstructured narrative format allowed participants to describe their experiences in their own words, to include and emphasize what they considered important. Over 5 years, data analysis occurred in several phases over the course of the study, resulting in the identification of data that were inputted into an Excel file. This analysis used stories where participants described positive involvement with the mental health system (50 stories). Results Several participants reflected on experiences many years previous, providing the privilege of learning how their life unfolded, what made a difference. Over a five-year period, 50 of 226 stories identified positive experiences with mental health care with sufficient details to allow analysis, and are the focus of this paper. There were a range of suicidal behaviours in these 50 stories, from suicidal ideation only to medically severe suicide attempts. Most described one or more suicide attempts. Three themes identified included: 1) trust and relationship with a health care professional, 2) the role of friends and family and friends, and 3) a wide range of services. Conclusion Stories open a window into the experiences of the period after a suicide attempt. This study allowed for an understanding of how mental health professionals might help individuals who have attempted suicide write a different story, a life-affirming story. The stories that participants shared offer some understanding of “how” to provide support at a most-needed critical juncture for people as they interact with health care providers, including immediately after a suicide attempt. Results of this study reinforce that just one caring professional can make a tremendous difference to a person who has survived a suicide attempt.

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: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,533
Score d'incertitude au seuil0,414

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,353 · 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'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations4
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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