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Enregistrement W2912974168 · doi:10.2196/11521

Service Use History of Individuals Enrolling in a Web-Based Suicidal Ideation Treatment Trial: Analysis of Baseline Data

2019· article· en· W2912974168 sur OpenAlexvenueno aff
Quincy J. J. Wong, Aliza Werner‐Seidler, Michelle Torok, Bregje van Spijker, Alison L. Calear, Helen Christensen

Notice bibliographique

RevueJMIR Mental Health · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSuicide and Self-Harm Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilMedical Research Council
Mots-clésSuicidal ideationMedicineRandomized controlled trialMental healthOddsPsychiatryIntervention (counseling)Suicide preventionPoison controlClinical psychologyLogistic regressionMedical emergencyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: A significant recent innovation is the development of internet-based psychological treatments for suicidal thinking. However, we know very little about individuals experiencing suicidal ideation who seek help through Web-based services and, in particular, their previous health service use patterns. OBJECTIVE: We aimed to examine service use history and its correlates among adults experiencing suicidal ideation who enrolled in a Web-based suicidal ideation treatment trial. METHODS: We used baseline data of 418 individuals seeking Web-based treatment for their suicidal ideation recruited into a randomized controlled trial of a 6-week Web-based self-help program. Participants at preintervention reported demographic information, clinical characteristics, and health service use over the previous 6 months. RESULTS: Participants had a high rate of service use in the 6 months before enrolling in the treatment trial (404/418, 96.7% of participants had contact with services). The two most common contact points were general practitioners (385/418, 92.1% of participants) and mental health professionals (295/418, 70.6% of participants). Notably, those with a previous single suicide attempt had lower odds of contact with any service than those with no attempt (odds ratio [OR] 0.21, 95% CI 0.05-0.86; P=.03). Those living in rural or remote areas had lower odds of contacting general practitioners (OR 0.35, 95% CI 0.13-0.91; P=.03) or mental health professionals (OR 0.44, 95% CI 0.23-0.83; P=.01) than those living in metropolitan areas. CONCLUSIONS: Individuals enrolling in an electronic health intervention trial have often received treatment from general practitioners or mental health professionals. These services can therefore play an important role in preventing the escalation of suicidal thinking. Enrollment in our Web-based treatment trial suggested, though, that face-to-face health services may not be enough. Our study also highlighted the need to improve the provision of coordinated and assertive care after a suicide attempt, as well as health service availability and utilization for those living in rural and remote areas. TRIAL REGISTRATION: Australian New Zealand Clinical Trials Registry ACTRN12613000410752; https://www.anzctr.org.au/Trial/Registration/TrialReview.aspx?id=364016 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/6vK5FvQXy); Universal Trial Number U1111-1141-6595.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,118
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,285 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations7
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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