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Enregistrement W4388296465 · doi:10.58361/2766-3590.1066

Feasibility of Incorporating the Applied Suicide Intervention Skills Training Program into Nursing Education

2023· article· en· W4388296465 sur OpenAlexaffabout
Athena Liu

Notice bibliographique

RevueUndergraduate Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSuicide and Self-Harm Studies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThematic analysisNursingPreparednessIntervention (counseling)Mental healthSuicidal ideationHealth carePsychologySuicide preventionMedicineNurse educationPoison controlMedical educationQualitative researchPsychiatryMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Suicide and mental health are both relevant topics that impact a diverse number of individuals in both personal and professional contexts, such as patients in healthcare. Therefore, it is important that healthcare workers, such as nurses, are trained and well equipped to intervene with at-risk individuals. There is a need for nurses to develop competency to better support and provide the appropriate care for patients with suicidal ideation. The objective of this study is to determine the feasibility of offering Applied Suicide Intervention Skills Training (ASIST) in the Faculty of Nursing at the University of Calgary, and to measure the impact of the workshop on students, staff, and faculty. Post and pre workshop surveys were collected and analyzed using descriptive quantitative and thematic qualitative data. Participants showed overwhelming support by strongly agreeing that suicide intervention program should be included in nursing education. Results suggest the potential benefits of incorporating suicide intervention training for nursing students such as improved knowledge and understanding of suicide. Participants reported improved confidence and preparedness to intervene with at-risk individuals. Participants can apply their skills professionally with patients, or personally with supporting friends and family. Similarly, faculty and staff can support students and colleagues on campus.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,070

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,200
Tête enseignante GPT0,506
Écart entre enseignants0,306 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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