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Enregistrement W4385352540 · doi:10.2196/48177

A Suicide Prevention Intervention for Emerging Adult Sexual and Gender Minority Groups: Protocol for a Pilot Hybrid Effectiveness Randomized Controlled Trial

2023· article· en· W4385352540 sur OpenAlexvenueno aff
Lily A. Brown, Jessica Webster, Jennifer T. Tran, James Wolfe, Jesse Golinkoff, Esha Patel, Amanda C Arcomano, Jennifer Ben Nathan, Alexander Azat O'Connor, Yiqin Zhu, María A. Oquendo, Gregory K. Brown, David S. Mandell, Danielle L. Mowery, José A. Bauermeister

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSuicide and Self-Harm Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental Health
Mots-clésRandomized controlled trialIntervention (counseling)Protocol (science)MedicineClinical psychologySuicide preventionPoison controlPsychologyPsychiatryAlternative medicineMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Suicide attempts and suicide death disproportionately affect sexual and gender minority emerging adults (age 18-24 years). However, suicide prevention strategies tailored for emerging adult sexual and gender minority (EA-SGM) groups are not widely available. The Safety Planning Intervention (SPI) has strong evidence for reducing the risk for suicide in the general population, but it is unclear how best to support EA-SGM groups in their use of a safety plan. Our intervention (Supporting Transitions to Adulthood and Reducing Suicide [STARS]) builds on content from an existing life skills mobile app for adolescent men who have sex with men (iREACH) and seeks to target core risk factors for suicide among EA-SGM groups, namely, positive affect, discrimination, and social disconnection. The mobile app is delivered to participants randomized to STARS alongside 6 peer mentoring sessions to support the use of the safety plan and other life skills from the app to ultimately reduce suicide risk. OBJECTIVE: We will pilot-test the combination of peer mentoring alongside an app-based intervention (STARS) designed to reduce suicidal ideation and behaviors. STARS will include suicide prevention content and will target positive affect, discrimination, and social support. After an in-person SPI with a clinician, STARS users can access content and activities to increase their intention to use SPI and overcome obstacles to its use. EA-SGM groups will be randomized to receive either SPI alone or STARS and will be assessed for 6 months. METHODS: Guided by the RE-AIM (reach, efficacy, adoption, implementation, and maintenance) framework, we will recruit and enroll a racially and ethnically diverse sample of 60 EA-SGM individuals reporting past-month suicidal ideation. Using a type-1 effectiveness-implementation hybrid design, participants will be randomized to receive SPI (control arm) or to receive SPI alongside STARS (intervention arm). We will follow the participants for 6 months, with evaluations at 2, 4, and 6 months. Preliminary effectiveness outcomes (suicidal ideation and behavior) and hypothesized mechanisms of change (positive affect, coping with discrimination, and social support) will serve as our primary outcomes. Secondary outcomes include key implementation indicators, including participants' willingness and adoption of SPI and STARS and staff's experiences with delivering the program. RESULTS: Study activities began in September 2021 and are ongoing. The study was approved by the institutional review board of the University of Pennsylvania (protocol number 849500). Study recruitment began on October 14, 2022. CONCLUSIONS: This project will be among the first tailored, mobile-based interventions for EA-SGM groups at risk for suicide. This project is responsive to the documented gaps for this population: approaches that address chosen family, focus on a life-course perspective, web approaches, and focus on health equity and provision of additional services relevant to sexual and gender minority youth. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT05018143; https://classic.clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT05018143. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/48177.

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)0,028
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,118
Score d'incertitude au seuil0,396

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0280,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0060,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0110,006
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0070,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1180,016

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 Opus0,313
Tête enseignante GPT0,585
Écart entre enseignants0,272 · 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'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations7
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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