Falling between the cracks: The effect of using different levels of suicide risk exclusion criteria on sample characteristics when recruiting for an online intervention for depression
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite a strong link between suicide risk and depression, a recent literature review found that many effectiveness studies for online depression interventions exclude individuals at risk of suicide. This study scrutinizes how different suicide risk exclusion criteria impact recruitment rates and final sample characteristics. MATERIALS AND METHODS: Two recruitment periods for an online depression intervention trial utilized different suicide risk cutoff exclusion criteria, a one-point difference on the last item of the Personal Health Questionnaire (i.e., more than 0 (Not at all) vs. more than 1 (Several Days)). Bivariate statistics were used to assess differences in recruitment rates and sample characteristics between these two recruitment periods, while all other eligibility criteria and recruitment strategies remained consistent. RESULTS: The recruitment period using the least restrictive suicide risk exclusion criteria yielded twice as many participants; however, recruited sample characteristics did not significantly differ among demographic or clinical characteristics, despite observable trends. DISCUSSION: Researchers should carefully select suicide risk exclusion criteria that balance recruitment rates, study budgets, and sample selection biases, while minimizing participant harm. Moreover, researchers are urged to report suicide risk exclusion rates and consider these exclusions when interpreting results. Limitations of the results are also discussed.
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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 | 0,282 | 0,436 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».