Exploring crisis counsellor helping styles in online crisis counselling
Notice bibliographique
Résumé
Crisis counselling via suicide prevention hotlines has demonstrated reduced distress and suicidality in individuals seeking support. Text-based online crisis counselling services (i.e., chats) are becoming an increasingly common way to support suicidal individuals in crisis. Existing research has not yet established a clear understanding of the crisis counselling process and how it relates to outcomes like reduced distress and suicidality. The purpose of this study was to build on current research by examining patterns of different crisis counsellor helping styles and exploring their associations with chatter outcomes, with the goal to develop a theoretical stage model of online crisis counselling. This study also explored whether crisis counsellor behaviours considered to be unhelpful were associated with a lack of chatter improvement. Past chat transcripts (N = 100) from a local crisis intervention centre were collected and coded for different crisis counsellor helping styles (i.e., active listening, collaborative problem-solving, and unhelpful) and chatter outcomes (i.e., affect, suicide risk, and suicide ideation). Analyses of variance were performed. Results indicated that active listening and collaborative problem-solving styles fluctuated over the course of chat, and some patterns of different crisis counsellor behaviours were associated with chatter outcome. Unhelpful crisis counsellor behaviours were associated with lack of chatter improvement. These findings contribute to the growing body of literature on online crisis counselling by generating a theoretical model of what the online crisis counselling process could look like, and how it may support suicidal individuals. Theoretical and practical implications are discussed.
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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 | 0,004 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».