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Enregistrement W3094220628 · doi:10.1111/jcap.12296

Suicide in children: Concept analysis using Rodgers's evolutionary approach

2020· article· en· W3094220628 sur OpenAlexaff
Michele Marie Desmarais, Marjorie Montreuil

Notice bibliographique

RevueJournal of Child and Adolescent Psychiatric Nursing · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSuicide and Self-Harm Studies
Établissements canadiensInstitut universitaire en santé mentale de MontréalInstitut Universitaire en Santé Mentale de QuébecDouglas Mental Health University InstituteMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCINAHLPsycINFOPoison controlSuicide preventionHuman factors and ergonomicsEmancipationContext (archaeology)MEDLINEInjury preventionPsychologyMental healthThematic analysisOccupational safety and healthDevelopmental psychologyMedicinePsychiatryQualitative researchMedical emergencyPsychological interventionSociologySocial scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

TOPIC: Although the concept of suicide in children and adolescents is widely present in the literature, its conceptual definition varies according to context, discipline, and time. How this concept is defined impacts the delivery of care to children and adolescents regarding suicide prevention in mental health settings and in the community. PURPOSE: Using Rodgers's evolutionary method, we examined the antecedents, attributes, and consequences of "suicide in children" through temporal trends, and geographic locations. SOURCES: In total, 106 articles were included. Searches were performed using CINAHL, PsycINFO, and Medline, as well as Google Scholar as a complementary tool. CONCLUSIONS: Through a thematic analysis, we identified three themes: (1) developmental perspectives, (2) factors predicting suicide in children, and (3) the emancipation of children as active agents in society. Recent literature shows a movement toward acknowledging the voice of children and adolescents regarding suicide. We address clinical and future implications for the development of this concept.

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)0,000
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 enseignants0,112
Score d'incertitude au seuil0,832

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0000,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,274 · 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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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