Exploring the impact of suicide care experiences and post-intervention supports sought among community pharmacists: a cross-sectional survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is a need to appropriately train, support and remunerate pharmacists for their expanding roles in mental healthcare. Pharmacists often care for people experiencing mental health crises, including suicidal thoughts and behaviours, but little is known about pharmacists' suicide care experiences. AIM: This cross-sectional study aimed to explore the impact of professional experiences with people at risk of suicide and support accessed, among community pharmacists. METHOD: A survey exploring pharmacists' experiences with people at risk of suicide and post-intervention support-seeking was disseminated through Australian and Canadian professional associations, conferences and social media (June 2016-May 2017). Quantitative data were analysed using Chi-squared, Fisher's exact and independent t-tests, where appropriate. Qualitative data exploring the impact of these experiences were thematically analysed, and reasons for not seeking help post-intervention were identified. RESULTS: Among 378 respondents, 84% had encountered patients at risk of suicide and 28% had lost patients to suicide. Some were negatively affected personally and/or professionally (11%), of which 88% did not seek professional support, mainly due to uncertainty about available services. Pharmacists were significantly more negatively affected if they had a personal mental health diagnosis (p = 0.017) and previous suicide care experiences (p = 0.001). Qualitative themes included: expanding knowledge and skills, role limitation and emotional impact and response. CONCLUSION: A large proportion of pharmacists have interacted with suicidal patients and are impacted by these experiences, yet few seek help due to lack of awareness and access. There is a need to recognize pharmacists' roles in suicide care, and develop pharmacist-specific post-intervention support.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».