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Enregistrement W4391061077 · doi:10.2196/preprints.44535

Acceptability and Potential Impact of the #chatsafe Suicide Postvention Response Among Young People Who Have Been Exposed to Suicide: Pilot Study (Preprint)

2022· preprint· en· W4391061077 sur OpenAlexaff
Louise La Sala, Jane Pirkis, Charlie Cooper, Nicole T. M. Hill, Michelle Lamblin, Gowri Rajaram, Simon Rice, Zoe Teh, Pinar Thorn, Rifat Zahan, Jo Robinson

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocial mediaIntervention (counseling)Suicide preventionPsychologyMedicinePoison controlPsychiatryMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND Young people are more likely to be affected by suicide contagion, and there are concerns about the role social media plays in the development and maintenance of suicide clusters or in facilitating imitative suicidal behavior. However, social media also presents an opportunity to provide real-time and age-appropriate suicide prevention information, which could be an important component of suicide postvention activities. OBJECTIVE This study aimed to test an intervention designed to equip young people to communicate safely online about suicide (#chatsafe) with a sample of young people who had recently been exposed to a suicide or suicide attempt, with a view to determining the role social media can play as part of a postvention response. METHODS A sample of 266 young people from Australia, aged 16 to 25 years, were recruited to participate in the study. They were eligible if they had been exposed to a suicide or knew of a suicide attempt in the past 2 years. All participants received the #chatsafe intervention, which comprised 6 pieces of social media content that were sent to them weekly via direct message through Instagram, Facebook, or Snapchat. Participants were assessed on a range of outcome measures (social media use, willingness to intervene against suicide, internet self-efficacy, confidence, and safety when communicating about suicide on social media platforms) at baseline, immediately after the intervention, and at 4-week follow-up. RESULTS After the 6-week #chatsafe intervention, participants reported substantial improvements in their willingness to intervene against suicide online, their internet self-efficacy, and their perceived confidence and safety when communicating about suicide online. Overall, the participants reported that it was appropriate to receive the #chatsafe intervention via social media, and no iatrogenic effects were recorded. CONCLUSIONS The findings suggest that it is safe and acceptable to disseminate suicide prevention information entirely via social media among young people who have recently been exposed to a suicide or suicide attempt. Interventions such as #chatsafe could potentially mitigate the risk of distress and future suicidal behavior in young people by improving the quality and safety of online communication about suicide and, as such, can be an important component of delivering a postvention response to young people.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,348 · 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
Publié2022
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