Utilisation and application of implementation science in complex suicide prevention interventions: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Little is known about how complex, multilevel, and multicomponent suicide prevention interventions work in real life settings. Understanding the methods used to systematically adopt, deliver, and sustain these interventions could ensure that they have the best chance of unfolding their full effect. This systematic review aimed to examine the application and extent of utilisation of implementation science in understanding and evaluating complex suicide prevention interventions. METHODS: The review adhered to updated PRISMA guidelines and was prospectively registered with PROSPERO (CRD42021247950). PubMed, CINAHL, PsycINFO, ProQuest, SCOPUS and CENTRAL were searched. All English-language records (1990-2022) with suicide and/or self-harm as the primary aims or targets of intervention were eligible. A forward citation search and a reference search further bolstered the search strategy. Interventions were considered complex if they consisted of three or more components and were implemented across two or more levels of socio-ecology or levels of prevention. RESULTS: One hundred thirty-nine records describing 19 complex interventions were identified. In 13 interventions, use of implementation science approaches, primarily process evaluations, was explicitly stated. However, extent of utilisation of implementation science approaches was found to be inconsistent and incomprehensive. LIMITATIONS: The inclusion criteria, along with a narrow definition of complex interventions may have limited our findings. CONCLUSION: Understanding the implementation of complex interventions is crucial for unlocking key questions about theory-practice knowledge translation. Inconsistent reporting and inadequate understanding of implementation processes can lead to loss of critical, experiential knowledge related to what works to prevent suicide in real world settings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,159 | 0,414 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,024 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,011 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».