Suicide postvention for staff and students on university campuses: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine current knowledge about suicide bereavement and postvention interventions for university staff and students. DESIGN: Scoping review. DATA SOURCES AND ELIGIBILITY: We conducted systematic searches in 12 electronic databases (PubMed, PsycINFO, MEDLINE, CINAHL, Africa-Wide Information, PsycARTICLES, Health Source: Nursing/Academic Edition, Academic Search Premier, SocINDEX through the EBSCOHOST platform; Cochrane Library, Web of Science, SCOPUS), hand searched lists of references of included articles and consulted with library experts during September 2021 and June 2022. Eligible studies were screened against the inclusion criteria independently by two reviewers. Only studies published in English were included. DATA EXTRACTION AND SYNTHESIS: Screening was conducted by two independent reviewers following a three-step article screening process. Biographical data and study characteristics were extracted using a data extraction form and synthesised. RESULTS: Our search strategy identified 7691 records from which 3170 abstracts were screened. We assessed 29 full texts and included 17 articles for the scoping review. All studies were from high-income countries (USA, Canada, UK). The review identified no postvention intervention studies on university campuses. Study designs were mostly descriptive quantitative or mixed methods. Data collection and sampling were heterogeneous. CONCLUSION: Staff and students require support measures due to the impact of suicide bereavement and the unique nature of the university context. There is a need for further research to move from descriptive studies to focus on intervention studies, particularly at universities in low-income and middle-income countries.
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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 | 0,031 | 0,121 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».