Maintaining Safety While Discussing Suicide: Trauma Informed Research in an Online Focus Groups
Notice bibliographique
Résumé
Although trauma informed (TI) care has been well researched and is used in many disciplines, TI practices for research are less developed. In this article, we explore the use of TI practices when discussing the sensitive topic of suicide within an online focus group. Qualitative studies on rural suicide are sparse, even though the incidence of suicide is higher rurally than in urban areas. Rural communities are often close knit and stigma can be greater toward non-normative experiences such as mental illness and suicide. Due to the nature of rural communities, the trauma of suicide can affect many people. We conducted focus groups with rural community participants who had an interest in suicide prevention to explore the gaps in rural suicide research and the best methods for knowledge dissemination of existing research. Steps were taken to mitigate re-traumatization and/or severe distress in the participants through a TI research approach. An online video conferencing platform became necessary due to the COVID-19 pandemic. The online features promoted safety and transparency by: enabling participants to turn off camera and microphone if they became distressed, allowing them time to self-regulate until feeling sufficiently safe to return to the focus group discussion; leaving the discussion at any time with little disruption; and being able to choose a comfortable place to join the discussion. Other TI activities included ensuring ongoing consent throughout the process, recruiting through a third party to enhance safety, having support resource lists tailored to the region, and encouraging participants to share and debrief final thoughts. A number of participants commented on feeling safe within the environment of the focus group. Limitations included challenges identifying distress online and technological difficulties associated with rural internet services. To our knowledge, this is the first article using a TI approach for discussing suicide through an online method.
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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 | 0,033 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».