Evaluation of the outcomes of the Quebec provincial suicide prevention gatekeeper training on knowledge, recognition of attitudes, perceived self‐efficacy, intention to help, and helping behaviors
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Gatekeeper (GK) training is a suicide prevention strategy in which community members learn to identify individuals at risk of suicide and refer them for appropriate help. Despite its widespread use, few studies have investigated its effects, including changes in helping behaviors. AIMS: To assess the impact of GK training on participants' knowledge, recognition of the influence of attitudes, perceived self-efficacy, intention to help and helping behaviors, and to identify variables associated with GK behaviors. METHODS: Mixed linear effects and forward stepwise logistic regressions were used to analyze data from 159 participants receiving the Quebec Provincial GK Training program offered by five different suicide prevention centers using pretest, posttest and 6-month follow-up questionnaires. RESULTS: Participants' knowledge of the GK role and suicide prevention, intention to help, self-efficacy, knowledge of services, and recognition of the influence of attitudes significantly increased following training. Most changes decreased at follow-up but remained higher than at pretest. Lower levels of education and higher intention to help were significant predictors of engaging in helping behaviors in the first 6 months after receiving training. CONCLUSIONS: The Quebec GK training appears to be effective in preparing participants for their role but does not appear to significantly increase helping behaviors.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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 ».