Helping schools support caregivers of youth who self-injure: Considerations and recommendations
Notice bibliographique
Résumé
Non-suicidal self-injury (NSSI) is a significant international mental health concern, with consequences for not only youth who self-injure, but for their entire family system. Helping caregivers respond productively to their child’s self-injury is a vital part of effectively addressing NSSI. This paper will assist school-based mental health practitioners and other personnel support caregivers of youth who self-injure by reviewing current literature, highlighting common challenges faced by school-based professionals, and providing evidenced-informed recommendations for supporting caregivers of youth who self-injure. We posit that schools can best support caregivers by having clear and well-articulated self-injury protocols and by engaging caregivers early. Once engaged, helping caregivers to navigate first conversations, keep doors open, know what to expect, seek support for themselves and understand and address safety concerns will ultimately benefit youth who self-injure and the school systems that support them. We also review recommendations for working with youth whose caretakers are unwilling or unable to be engaged.
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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 | 0,018 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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 ».