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Enregistrement W4307344126 · doi:10.1111/inm.13080

Effects of patient deaths by suicide on clinicians working in mental health: A survey

2022· article· en· W4307344126 sur OpenAlexaboutno aff
Alison Croft, Karen Lascelles, Fiona Brand, Anne Carbonnier, Rachel Gibbons, Gislene Wolfart, Keith Hawton

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Mental Health Nursing · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare professionals’ stress and burnout
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthMedicineHarmNursingQuarter (Canadian coin)Suicide preventionPsychiatryPsychologyFamily medicinePoison controlMedical emergencySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the UK, at least a quarter of suicides occurs in patients whilst under the care of mental health services. This study investigated the effects of such deaths on non-medical mental health clinicians. An online survey was conducted within a single NHS mental health Trust to elicit both quantitative and qualitative responses from staff across a range of professions. The survey focused on personal and professional impacts and available support. Participants reported significant negative emotional and professional effects that were long-lasting for some. These included mental health difficulties, loss of confidence regarding clinical responsibilities, and actual or contemplated career change. However, there was also some evidence of positive effects and professional growth. Support from colleagues and line managers is clearly important following deaths of patients by suicide. Clinicians' experiences of the support they had received in the workplace were polarized, suggesting that there is no single nor ideal approach that will meet everyone's needs. Participants made recommendations for the types of support that may be helpful. Most commonly, clinicians desired opportunities for focused reflection and support and help with the formal processes following the death. Sensitivity around how clinicians are notified about the death was highlighted as being particularly important. Conclusions are drawn as to how training institutions and employers can help staff to be better prepared for the potential occurrence of patient suicides and the formal processes that follow, with a view to mitigating risks of more serious harm to staff and hence indirectly to patients, and potential loss of highly trained clinicians to the workforce.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,488
Écart entre enseignants0,419 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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