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Enregistrement W3036118642 · doi:10.1177/0844562120934237

Suicidal Behaviors Among Nurses in Canada

2020· article· en· W3036118642 sur OpenAlexafffundvenueabout
Andrea M. Stelnicki, Laleh Jamshidi, Andréanne Angehrn, R. Nicholas Carleton

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Nursing Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSuicide and Self-Harm Studies
Établissements canadiensCanadian Institute for Public Safety Research and TreatmentUniversity of Regina
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésSuicidal ideationSuicide preventionMarital statusPsychiatryClinical psychologyMedicineInjury preventionPopulationOccupational safety and healthPoison controlMental healthPsychologyMedical emergencyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Nurses are regularly exposed to potentially psychologically traumatic events, experience high rates of burnout, and may be at an elevated risk of death by suicide. Few studies have assessed for suicidal behaviors among Canadian nurses, and factors that may increase risk for suicidal behaviors are unknown. PURPOSE: The current study was designed to assess past-year and lifetime suicidal behavior (i.e., ideation, plans, and attempts) using a large sample of Canadian nurses. METHOD: 3969; 94.3% women) completed an online survey including measures of suicidal behavior and symptoms of mental disorders. RESULTS: Considerable proportions of participants reported past-year and/or lifetime suicidal ideation (10.5%, 33.0%), plans (4.6%, 17.0%), and attempts (0.7%, 8.0%), considerably higher than general population estimates. Significant differences were identified across age groups, years of service, marital status, regional location, and nursing type (e.g., registered psychiatric nurses, licensed practical nurses, registered nurses). Participants who screened positive for almost all measured mental disorders had significantly higher rates of suicidal behavior. CONCLUSIONS: The results necessitate further research to evaluate risk factors contributing to suicidal behavior in Canadian nurses and methods to decrease the risk (e.g., developing effective monitoring and prevention measures).

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,139
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,131
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,287 · 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 tête enseignante, 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

Citations37
Publié2020
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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