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Enregistrement W4281734779 · doi:10.21203/rs.3.rs-1713950/v1

Centering Indigenous Knowledge in Suicide Prevention: A Critical Scoping Review

2022· preprint· en· W4281734779 sur OpenAlexaffabout
Erynne Sjoblom, Winta Ghidei, Marya Leslie, Ashton James, Reagan Bartel, Sandy Campbell, Stephanie Montesanti

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueCommunity Health and Development
Établissements canadiensMétis National CouncilUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousThematic analysisGrey literatureContext (archaeology)Participatory action researchMental healthPopulationCitizen journalismCommunity-based participatory researchIntervention (counseling)Suicide preventionMedicinePoison controlPolitical scienceQualitative researchMEDLINENursingGeographySociologyPsychiatryEnvironmental healthSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Indigenous peoples of Canada, United States, Australia, and New Zealand experience disproportionately high rates of suicide as a result of the collective and shared trauma experienced with colonization and ongoing marginalization. Dominant, Western approaches to suicide prevention—typically involving individual-level efforts for behavioural change via mental health professional intervention—by themselves have largely failed at addressing suicide in Indigenous populations, possibly due to cultural misalignment with Indigenous paradigms. Consequently, many Indigenous communities, organizations and governments have been undertaking more cultural and community-based approaches to suicide prevention. To provide a foundation for future research and inform prevention efforts in this context, this critical scoping review summarizes how Indigenous approaches have been integrated in suicide prevention initiatives targeting Indigenous populations. Methods A systematic search guided by a community-based participatory research (CBPR) approach was conducted in twelve electronic bibliographic databases for academic literature and six databases for grey literature to identify relevant articles. the reference lists of articles that were selected via the search strategy were hand-searched in order to include any further articles that may have been missed. Articles were screened and assessed for eligibility. From eligible articles, data including authors, year of publication, type of publication, objectives of the study, country, target population, type of suicide prevention strategy, description of suicide prevention strategy, and main outcomes of the study were extracted. A thematic analysis approach guided by Métis knowledge and practices was also applied to synthesize and summarize the findings. Results Fifty-six academic articles and 16 articles from the grey literature were examined. Four overarching and intersecting thematic areas emerged out of analysis of the academic and grey literature: (1) engaging culture and strengthening connectedness; (2) integrating Indigenous knowledge; (3) Indigenous self-determination; and (4) employing decolonial approaches. Conclusions Findings demonstrate how centering Indigenous knowledge and approaches within suicide prevention positively contribute to suicide-related outcomes. Initiatives built upon comprehensive community engagement processes and which incorporate Indigenous culture, knowledge, and decolonizing methods have been shown to have substantial impact on suicide-related outcomes at the individual- and community-level. Indigenous approaches to suicide prevention are diverse, drawing on local culture, knowledge, need and priorities.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Science ouverte, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,242
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,010
Intégrité de la recherche0,0000,012
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,495
Tête enseignante GPT0,685
Écart entre enseignants0,189 · 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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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