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Enregistrement W4241297001 · doi:10.31219/osf.io/7csgp

Information and communication technology-based interventions for suicide prevention implemented in clinical settings: A scoping review protocol

2021· review· en· W4241297001 sur OpenAlexaff
Hwayeon Danielle Shin, Juveria Zaheer, Terri Rodak, John Torous, Gillian Strudwick

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionCINAHLPsycINFOChecklistSystematic reviewMEDLINEMedicineGrey literatureInformation and Communications TechnologyPsychologyMedical educationNursingComputer scienceWorld Wide WebPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

IntroductionThere is a surplus of Information and Communication Technology (ICT)-based interventions for suicide prevention. However, it is unclear which of these ICT-based interventions for suicide prevention have been implemented in clinical settings. Furthermore, evidence shows that implementation strategies have often been mismatched to existing barriers. In response, the authors recognize the critical need for prospectively assessing the barriers and facilitators and then strategically developing implementation strategies. This review is part of a multi-phase project to develop and test tailored implementation strategies for mobile app-based suicide prevention in clinical settings. The overall objective of this scoping review is to identify and characterize ICT-based interventions for all levels of suicide prevention in clinical settings. Additionally, this review will identify and characterize the barriers and facilitators to implementing these ICT-based interventions as well as reported measures and outcomes. The findings will directly inform the subsequent phase to maximize implementation and inform future efforts for implementing other types of ICT-based interventions related to suicide prevention in clinical settings.Methods and analysis This review will adhere to the methods described by the Joanna Briggs Institute for conducting scoping reviews. The reporting will follow the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analysis extension for scoping reviews checklist. The following databases will be searched: Medline, PsycInfo, Embase, CINAHL, Web of Science, and LISTA. Two reviewers will independently screen the articles and extract data using a standardised data collection tool. Then, authors will characterize extracted data using frameworks, typology, and taxonomies to address the proposed review questions. Ethics and disseminationEthics approval is not required for this scoping review. Authors will share the results in a peer-reviewed, open access publication, and conference presentations. Furthermore, the findings will be shared with relevant health organizations through lay language summaries and informal presentations.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,101
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,078
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,101
Score d'incertitude au seuil0,532

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1010,078
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,007
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,012
Bibliométrie0,0190,015
Études des sciences et des technologies0,0060,005
Communication savante0,0080,008
Science ouverte0,0060,007
Intégrité de la recherche0,0090,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0970,019

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 Opus0,260
Tête enseignante GPT0,637
Écart entre enseignants0,376 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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