Sexual and Gender Minorities' Readiness and Interest in Supporting Peers Experiencing Suicide-Related Behaviors
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Background: Gatekeeper training is a widely recommended suicide prevention intervention that encourages the development of knowledge and the identification and support of those at risk of suicide. Yet, this strategy has not been implemented among sexual and gender minorities (SGM), a group at high risk of suicide. Aim: The aim of this study was to describe the readiness and interest of SGM in supporting peers experiencing suicide-related behaviors. Method: We analyzed data from an online cross-sectional survey of Canadian SGM ( n = 2778). Results: In total, 90% of participants had ≥1 SGM peer with depression, and 73% had ≥1 SGM peer who had previously attempted suicide; 74% said they knew what to do to support a peer experiencing suicide risk, and 77% indicated they knew where to refer them. Furthermore, 94% were interested in learning how to recognize signs of suicidality, while 95% were interested in learning skills to support a peer struggling with suicidality and 81% of those indicated a preference to learn these skills online. Limitations: The study used a nonprobability sample and cross-sectional design. Conclusion: SGM are largely interested in learning suicide prevention skills and, as such, more resources are needed to implement and scale up evidence-based approaches for gatekeeper training among SGM.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».