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Enregistrement W3120116729 · doi:10.1186/s12888-020-03005-0

Core components and strategies for suicide and risk management protocols in mental health research: a scoping review

2021· review· en· W3120116729 sur OpenAlexafffund
Katye Stevens, Vivetha Thambinathan, Elisa Hollenberg, Fiona Inglis, Andrew Johnson, Andrea Levinson, Soha Salman, Leah Cardinale, Brian Lo, Jenny Shi, David Wiljer, Daphne J. Korczak, Kristin Cleverley

Notice bibliographique

RevueBMC Psychiatry · 2021
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSuicide and Self-Harm Studies
Établissements canadiensCanadian Association for Co-operative EducationHospital for Sick ChildrenUniversity Health NetworkUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental HealthHumber PolytechnicCentre for Family MedicineSt. Michael's HospitalWestern University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMental healthGrey literatureSummative assessmentMultidisciplinary approachSuicidal ideationDocumentationPsychologyRisk managementMedical educationMedicinePoison controlMEDLINEApplied psychologySuicide preventionFormative assessmentComputer sciencePsychiatryMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Suicide and risk management protocols in mental health research aim to ensure patient safety, provide vital information on how to assess suicidal ideation, manage risk, and respond to unexpected and expected situations. However, there is a lack of literature that identifies specific components and strategies to include in suicide and risk management protocols (SRMPs) for mental health research. The goal of this scoping review was to review academic and grey literature to determine core components and associated strategies, which can be used to inform SRMPs in mental health research. METHODS AND ANALYSIS: The methodological framework outlined by Arksey and O'Malley was used for this scoping review. The search strategy, conducted by a medical librarian, was multidisciplinary and included seven databases. Two reviewers independently assessed eligibility criteria in each document and used a standardized charting form to extract relevant data. The extracted data were then examined using qualitative content analysis. Specifically, summative content analysis was used to identify the core components and strategies used in SRMPs. The data synthesis process was iterative. RESULTS: This review included 36 documents, specifically 22 peer-reviewed articles and 14 documents from the grey literature. Five core components of SRMPs emerged from the reviewed literature including: training; educational resources for research staff; educational resources for research participants; risk assessment and management strategies; and clinical and research oversight. Potentials strategies for risk mitigation within each of the core components are outlined. CONCLUSIONS: The five core components and associated strategies for inclusion in SRMPs will assist mental health researchers in conducting research safely and rigorously. Findings can inform the development of SRMPs and how to tailor them across various research contexts.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,386
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,551
Tête enseignante GPT0,568
Écart entre enseignants0,017 · 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.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations22
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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