Preventing suicidal and self-Injurious behavior in correctional facilities: A systematic literature review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background Rates of suicide and self-harm are elevated in carceral institutions. Inmates are a vulnerable group since they are exposed to multiple risk factors. This paper critically reviews empirical research on programs to prevent suicidal and self-harmful behaviors in correctional facilities and summarizes effect sizes across studies. Methods We searched PsychINFO, PubMed, IEEEXPLORE and the CRISE Documentation Centre Database to identify relevant articles published before June 2022. Inclusion criteria were: peer-reviewed and with outcome data on effectiveness of prevention activities. Two reviewers independently assessed 905 articles to determine inclusion eligibility. Quality was assessed by two independent reviewers using the Quality Assessment Tool for Quantitative Studies. Meta-analyses using random-effect models were used to pool effect sizes for each outcome. This review was conducted in accordance with PRISMA guidelines. Findings Twenty-four of the 905 articles, published between 1980 and 2022, were included. Studies were frequently conducted in the United States ( n =13; 54%) and used varying study designs; most frequently pre-post with no control group ( n =9; 38%). Sample sizes and interventions varied considerably. Most were of moderate quality ( n =21; 88%). On average, prevention programs in correctional facilities were effective in decreasing suicide deaths (pooled rate ratio of 0·35 [95% CI 0·23 to 0·55; p <0·001]; I 2 =68·01%), incidents of self-harm (pooled Hedges'g of -0·54 (95% CI: -1·03 to -0·05; p =0·031]; I 2 =81·34%), and suicidal ideation (pooled Hedges'g of -0·39 [95% CI: -0·65 to -0·14; p =0·003]; I 2 =47·09%). Interpretation Prevention activities are effective in reducing suicide death, self-harm and suicidal ideation in correctional settings. Multicomponent programs, which include several preventive activities, seem to be most effective in reducing suicide deaths. Future evaluation studies should control for confounding variables by including control groups, having larger samples and limiting attrition. Standards for suicide prevention in jails and prisons should be included in National suicide prevention strategies. Funding None.
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 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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».