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Enregistrement W4385308637 · doi:10.5014/ajot.2023.77s2-po162

Suicide Safety Planning: A Systematic Review Supporting OT Research & Practice

2023· review· en· W4385308637 sur OpenAlexaff
Carrie Anne Marshall, Pavlina Crowley, Dave Carmichael, Suliman Aryobi, Rebecca Goldszmidt, Roxanne Isard, Corinna Easton, Julia Holmes, Susanne Murphy

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Occupational Therapy · 2023
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSuicide and Self-Harm Studies
Établissements canadiensProvidence Health CareWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionIntervention (counseling)Systematic reviewSuicide preventionOccupational safety and healthPsychologyMedicinePoison controlMEDLINEPsychiatryMedical emergencyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Date Presented 04/22/2023 Suicide is a leading cause of mortality worldwide. OTs regularly encounter persons who are at risk of suicide in their practice, and they need to be aware of strategies to mitigate risk. Suicide safety planning is an evidence-based intervention designed for this purpose. We conducted this systematic review to synthesize effectiveness studies to determine the outcomes and components of safety planning interventions to direct future OT research and practice. Primary Author and Speaker: Carrie Anne Marshall Contributing Authors: Pavlina Crowley, Dave Carmichael, Suliman Aryobi, Rebecca A. Goldszmidt, Roxanne Isard, Corinna Easton, Julia Holmes, Susanne Murphy

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)0,032
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,146
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,169

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0320,146
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,009
Bibliométrie0,0200,018
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,502
Tête enseignante GPT0,609
Écart entre enseignants0,107 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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