The Effectiveness of Internet-Based Self-Help Interventions to Reduce Suicidal Ideation: Protocol for a Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Suicidal ideation is a highly prevalent condition. There are several barriers for individuals to seek treatment that may be addressed by providing internet-based self-help interventions (ISIs). Current evidence suggests that ISIs for mental disorders may only be effective in reducing suicidal ideation if they specifically target suicidal thoughts or behaviors. OBJECTIVE: The aim of this systematic review and meta-analysis is to investigate the effectiveness of ISIs that directly target suicidal thoughts or behaviors. METHODS: We will conduct a sensitive systematic literature search in PsycINFO, MEDLINE, the Cochrane Central Register of Controlled Trials, and the Centre for Research Excellence of Suicide Prevention databases. Only randomized controlled trials evaluating the effectiveness of ISIs for suicide prevention will be included. Interventions must be delivered primarily in a Web-based setting; mobile-based interventions and interventions targeting gatekeepers will be excluded. Suicide ideation will be the primary outcome; secondary outcomes will be completed suicides, suicide attempts, depressiveness, anxiety, and hopelessness. Study quality will be assessed using the Cochrane Risk of Bias tool. We will provide a narrative synthesis of included studies. If studies are sufficiently homogenous, we will conduct a meta-analysis of the effectiveness on suicide ideation and, if possible, we will evaluate publication bias using funnel plots. We will evaluate the cumulative evidence in accordance with the Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation framework. RESULTS: This review is in progress, with findings expected by August 2019. CONCLUSIONS: This systematic review and meta-analysis focuses on the effectiveness of ISIs for suicidal thoughts and behaviors. It will provide guidance to clinical practice and encourage further research by synthesizing the best available evidence. TRIAL REGISTRATION: International Prospective Register of Systematic Reviews (PROSPERO) CRD42019130253; https://www.crd.york.ac.uk/prospero/display_record.php?RecordID=130253. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/14174.
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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 | 0,064 | 0,085 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,007 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,025 | 0,040 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,067 | 0,007 |
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 ».