Adapting Digital Social Prescribing for Suicide Bereavement Support: The Findings of a Consultation Exercise to Explore the Acceptability of Implementing Digital Social Prescribing within an Existing Postvention Service
Notice bibliographique
Résumé
This paper describes a consultation exercise to explore the acceptability of adapting digital social prescribing (DSP) for suicide bereavement support. Bereavement by suicide increases the risk of suicide and mental health issues. Social prescribing improves connectedness and empowerment and can provide digital outcomes-based reporting to improve the capacity for measuring the effectiveness of interventions. Our aim was to consult on the acceptability and potential value of DSP for addressing the complexities of suicide bereavement support. Our approach was underpinned by implementation science and a co-design ethos. We reviewed the literature and delivered DSP demonstrations as part of our engagement process with commissioners and service providers (marrying evidence and context) and identified key roles for stakeholders (facilitation). Stakeholders contributed to a co-designed workshop to establish consensus on the challenges of providing postvention support. We present findings on eight priority challenges, as well as roles and outcomes for testing the feasibility of DSP for support after suicide. There was a consensus that DSP could potentially improve access, reach, and monitoring of care and support. Stakeholders also recognised the potential for DSP to contribute substantially to the evidence base for postvention support. In conclusion, the consultation exercise identified challenges to facilitating DSP for support after suicide and parameters for feasibility testing to progress to the evaluation of this innovative approach to postvention.
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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 | 0,033 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».