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Enregistrement W4386335487 · doi:10.2196/48404

Freely Available Training Videos for Suicide Prevention: Scoping Review

2023· article· en· W4386335487 sur OpenAlexvenueno aff
Katherine Wislocki, Shari Jager‐Hyman, Megan Brady, Michal Weiss, Temma Schaechter, Gabriela Kattan Khazanov, Sophia Young, Emily M. Becker‐Haimes

Notice bibliographique

RevueJMIR Mental Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSuicide and Self-Harm Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental Health
Mots-clésPsychological interventionIntervention (counseling)Content analysisSuicide preventionLeverage (statistics)PsychologyMedical educationPoison controlMedicineApplied psychologyComputer scienceNursingMedical emergencyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Freely available and asynchronous implementation supports can reduce the resource burden of evidence-based practice training to facilitate uptake. Freely available web-based training videos have proliferated, yet there have been no efforts to quantify their breadth, depth, and content for suicide prevention. OBJECTIVE: This study presents results from a scoping review of freely available training videos for suicide prevention and describes a methodological framework for reviewing such videos. METHODS: A scoping review of freely available training videos (≥2 minutes) for suicide prevention practices was conducted using 4 large video-sharing platforms: YouTube, Vimeo, Bing Video, and Google Video. Identified suicide prevention training videos (N=506) were reviewed and coded. RESULTS: Most content was targeted toward gatekeepers or other lay providers (n=370) versus clinical providers (n=136). Videos most commonly provided content related to suicidal thoughts or behaviors (n=420). Many videos (n=274, 54.2%) included content designed for certain communities or organizations. Less than half (n=232, 45.8%) of training videos included formal clinical content pertaining to assessment or intervention for suicide prevention. CONCLUSIONS: Results suggested an abundance of videos providing broad informational content (eg, "signs and symptoms of someone at risk for suicide") and a limited portion of videos with instructional content aimed at clinical providers delivering formal evidence-based assessments or interventions for suicide prevention. Development of resources to address identified gaps may be needed. Future work may leverage machine learning techniques to expedite the review process.

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)0,041
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,215
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 enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,219

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0410,215
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,004
Bibliométrie0,0300,023
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0050,006
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,002

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 Opus0,200
Tête enseignante GPT0,477
Écart entre enseignants0,277 · 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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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