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Enregistrement W3152740999 · doi:10.2196/26948

Suicide Prevention Among College Students Before and During the COVID-19 Pandemic: Protocol for a Systematic Review and Meta-analysis

2021· review· en· W3152740999 sur OpenAlexvenueno aff
Yunyu Xiao, Rachel Hinrichs, Nina C. Johnson, Amanda McKinley, Joan M. Carlson, Jon Agley, Paul S. F. Yip

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2021
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSuicide and Self-Harm Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsycINFOPsychological interventionContext (archaeology)MEDLINEMental healthMedicineScopusCINAHLCochrane LibraryMeta-analysisSystematic reviewPsychologyFamily medicinePsychiatryPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Suicide is the second leading cause of death for college-aged individuals worldwide and in the United States. Recent studies have identified preliminary evidence of widening disparities in suicidal behaviors across sex, sexual orientation, race/ethnicity, age, and socioeconomic status among college students. Few systematic reviews and meta-analyses offer a comprehensive understanding of on-campus and off-campus suicide interventions, nor is collated information available for different types of screening, assessment, treatment, and postvention plans. Further challenges have been identified since the COVID-19 pandemic, calling for cost-effective and innovative interventions to address increased rates of suicidal behaviors among college students facing unprecedented stressors. OBJECTIVE: This research protocol describes the first systematic review and meta-analysis to identify the most effective and cost-effective intervention components for universal and targeted (indicated and selected) suicide prevention among college students in a global context. Special attention will be placed on disparities in suicide prevention across sociodemographic subgroups, inclusive interventions beyond campus, global context, and intervention responses to the COVID-19 pandemic. METHODS: A sensitive search strategy will be executed across MEDLINE (Ovid), EMBASE, PsycINFO (EBSCO), ERIC (EBSCO), Cochrane Library, Dissertations and Theses Global (ProQuest), Scopus, Global Index Medicus, SciELO, African Journals Online, Global Health (CABI), and Google Scholar. Data extraction and evaluation will be conducted by three independent researchers. Risk of bias will be assessed. A multilevel meta-regression model and subgroup analysis will be used to analyze the data and estimate effect sizes. RESULTS: The initial search was completed in December 2020 and updated with additional other-language studies in March 2020. We expect the results to be submitted for publication in mid-2021. CONCLUSIONS: Despite increasing rates of suicidal behaviors among college students, few preventative efforts have targeted this population, and fewer focus on factors that might place specific demographic groups at heightened risk. The impact of COVID-19 on suicidal behaviors among college students highlights and exacerbates the urgent need for rapid and effective interventions that might differ from traditional approaches. This equity-focused study will address these gaps and provide a valuable analysis of the effectiveness of suicide prevention programs and interventions. Findings will inform clinicians, researchers, policy makers, families, and organizations about evidence-based interventions for reducing the gaps in the suicide crisis among college students from different sociodemographic groups. TRIAL REGISTRATION: PROSPERO CRD42020225429; https://www.crd.york.ac.uk/prospero/display_record.php?RecordID=225429. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/26948.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,728
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,585
Tête enseignante GPT0,664
Écart entre enseignants0,079 · 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
GenreProtocole

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'admission1
Résumé présentoui

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