Validation of a 9-item Perceived Suicide Awareness Scale (PSAS-9) for adolescents
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Robust empirical data on suicide awareness are needed, to better plan and evaluate suicide prevention interventions. However, there is a lack of validated measures of suicide awareness. This is especially true for perceived suicide awareness, which focuses on perceived knowledge about suicide, willingness, and confidence to talk about suicide and get help. Using the theoretical framework of Social Cognitive Theory, this study aimed to validate a measure of perceived suicide awareness. METHODS: We re-used data from a suicide prevention trial conducted in Swiss secondary schools (n = 366). Baseline and one-month follow-up data were used to validate the scale. The main measure was an initial 14-item Perceived Suicide Awareness Scale (PSAS). Perceived knowledge of help-seeking resources, suicide-related knowledge, and support networks were used to assess convergent validity. RESULTS: A nine-item version, the PSAS-9, showed satisfactory psychometric properties, including high internal consistency (α = 0.78), acceptable test-retest (r = 0.68), and a one-factor structure explaining 95 % of the variance. The convergent validity was acceptable (0.19 ≤ r ≤ 0.40). The PSAS-9 was not correlated with suicide-related knowledge (r = 0.02). LIMITATIONS: The study missed a similar construct to properly assess convergent validity and had a modest sample size. In addition, it only included secondary school adolescents, so further research in other samples of youths is needed to robustly validate the PSAS-9. CONCLUSIONS: This study was an important step towards validating a perceived suicide awareness scale, which appears as a new dimension of suicidality, distinct from suicide-related knowledge. The PSAS-9 could be used to develop, evaluate, and improve suicide prevention efforts.
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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 | 0,007 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».