Impact of Suicide on Fellow Patients Exposed to Suicide in Clinical Settings and Postvention Strategies: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Objective Suicide in a clinical setting can cause trauma and grief, and affect other inpatients. There are different studies related to the bereavement after the suicide. This study aims to review the existing literature on the impact of suicide on fellow patients and the recommended interventions for them after the suicide in clinical settings. Materials & Methods This scoping review was conducted using the Joanna Briggs Institute framework. A medical librarian performed searches for related articles in English published from 2000 to 2020 in MedLine, Embase, APA PsycInfo, CINAHL, Web of Science, and Cochrane Library, and for the grey literature using Google and Google Scholar engines. The studies in non-clinical settings were excluded. Results The search yielded 873 records. Eleven articles and five guidelines met the inclusion criteria. The factors affecting the degree of impact on fellow patients were: Type of the relationship with the deceased, level of exposure to the suicide, the nature of suicide, and the patient’s vulnerability level. Immediate postvention recommendations emphasized the management of suicide risk and establishing safety, while short-term postvention recommendations aimed at providing emotional support and the recovery of fellow patients. Conclusion There is lack of studies on the impact of suicide in clinical settings on fellow patients and the postvention interventions for them. Further studies are needed to determine effective interventions for supporting this high-risk group.
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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 | 0,008 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».