Report of the 2016 Mental Health Expert Panel on suicide prevention in the Canadian Armed Forces
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: An Expert Panel on suicide prevention convened October 23–26, 2016 to review current practices and recommend suicide prevention strategies for the Canadian Forces Health Services (CFHS). It included subject matter experts from Canada, the United States, and the United Kingdom, and representatives from Veterans Affairs Canada (VAC). Methods: We reviewed evidence and best practices for suicide prevention in civilian and military populations as well as the components of the CFHS mental health services and suicide prevention programs, and compared them to current evidence-informed best practices. We suggested improvements for CFHS mental health services and suicide prevention programs, and areas of future inquiry to improve suicide prevention. Results: Over the past 10 years there have been an average 16.6 suicide deaths annually among Canadian Armed Forces (CAF) regular force and primary reserves combined. Available mental health services for serving military personnel with suicidal behaviour exceed that for the Canadian civilian population. We identified many factors associated with suicidal behaviour, but acknowledged that it is extremely difficult to predict at an individual level. We agreed that the goal is to have no suicides in the CAF regular force population, but that not all suicides are preventable. We made 11 suggestions to improve suicide prevention in the CFHS. Discussion: The CFHS provides the highest quality mental health care for military personnel. Our recommendations are based on state-of-the-art research evidence, and their implementation will ensure that the CFHS leads the way in providing outstanding care for military personnel dealing with suicidal behaviour.
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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 | 0,051 | 0,079 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,003 |
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 ».