“I Can’t Crack the Code”: What Suicide Notes Teach Us about Experiences with Mental Illness and Mental Health Care
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: While mental illness is a risk factor for suicidal behaviour and many suicide decedents receive mental health care prior to death, there is a comparative lack of research that explores their experiences of mental illness and care. Suicide notes offer unique insight into these subjective experiences. Our study explores the following questions: "How are mental illness and mental health care experienced by suicide decedents who leave suicide notes?" and "What role do these experiences play in their paths to suicide?" METHOD: We used a constructivist grounded theory framework to select a focus of qualitative analysis and engage in line-by-line open coding, axial coding, and theorizing of the data. Our sample is a set of 36 suicide notes that explicitly make mention of mental illness and/or mental health care, purposefully selected from a larger sample of 252 notes. RESULTS: The primary themes from our sample were 1) negotiating personal agency in the context of mental illness, 2) conflict between self and illness, and 3) experiences of mental health treatment leading to hopelessness and self-blame. These experiences with mental illness and mental health care can give rise to exhaustion and a desire to exercise personal agency, contributing to suicidal behaviour. CONCLUSIONS AND RELEVANCE: This study highlights unique perspectives by suicide decedents, whose voices and experiences may not have been heard otherwise, addressing a critical deficit in existing literature. These insights can potentially enrich clinical care or strengthen existing suicide prevention programs.
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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 | 0,013 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,018 |
| Communication savante | 0,007 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».