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Enregistrement W4360600325 · doi:10.1097/jxx.0000000000000851

Feasibility of a universal suicidality tool for adolescents

2023· article· en· W4360600325 sur OpenAlexaboutno aff
Rebecca Abaddi, LaVetta Pickens, Jade Burns, Mackenzie Adams, George H. Shade, Wayne W. Bradley, Elizabeth A. Duffy

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Association of Nurse Practitioners · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSuicide and Self-Harm Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNurse practitionersMedicinePsychiatryMedical emergencyFamily medicineHealth carePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The suicide rate among adolescents has been increasing rapidly over the past several years. LOCAL PROBLEM: Adequate screening for suicide risk in this population, particularly youth of color, is lacking. METHODS: The Ask Suicide-Screening Questions (ASQ) tool was implemented at two adolescent-focused health clinics in a large U.S. city. INTERVENTIONS: This project followed the Ottawa Model of Research Use. Participating clinicians were surveyed before and after receiving an educational module on suicide risk screening, the ASQ tool, and clinical pathways. Clinicians were also asked about the feasibility and acceptability of the ASQ tool in their practice. An electronic medical records software was used to gather data on patients newly screened for suicide risk using the ASQ tool. RESULTS: Among eligible patients, 40.2% were screened using the ASQ tool during the 4-month duration of the project. Most clinicians reported that using the tool was feasible within their practice (66%) and 100% endorsed its acceptability (i.e., reporting that they were comfortable screening for suicide and that the ASQ was easy to use). CONCLUSIONS: The ASQ may be a promising screening tool for clinicians to use to address the mental health needs of at-risk youth. This project supports the universal acceptability and feasibility of its use in inner-city primary care clinics.

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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,043
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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,110

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,043
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,331 · 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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