Digital health interventions for suicide prevention among LGBTQ: A narrative review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Suicidal thoughts and behaviors (STBs) are prevalent within the Lesbian, Gay, Bisexual, Transgender, and Queers (LGBTQ) community, often exacerbated by challenges in accessing care and the perceived stigma and discrimination tied to disclosing one's identity. Digital health interventions that offer psychosocial self-help present a promising platform to reach individuals at risk of STBs, especially those who may not engage with conventional health services. This review aimed to assess the role of digital-based intervention in reducing STBs among LGBTQ individuals. Methods: We conducted a systematic literature search from three databases, PsycINFO, PubMed, and CINHAL, from 1st Jan 1990 to 31st December 2023. The review encompassed studies investigating the feasibility, acceptability, and impact of digital interventions on STBs, employing randomized control trials (RCTs), pseudo-RCTs, observational pre-posttest designs, and qualitative studies. Potential bias was evaluated using the McGill Mixed Methods Appraisal Tool (MMAT). Results: Five non-overlapping studies were included, reporting data from 777 participants. The studies featured diverse types of digital interventions, including videos, online writing, and mobile applications. The studies included three RCTs, and two qualitative studies. Across most of these studies, notable enhancements or reductions in the proportion of participants reporting STBs were observed post-intervention, alongside improvements in help-seeking intentions. The findings underscored that the applications used in the studies were engaging, acceptable, and deemed feasible in effectively addressing suicide prevention among the LGBTQ community. Conclusion: Overall, digital interventions were found to be feasible and acceptable in suicide prevention among LGBTQ communities, demonstrating preliminary efficacy in increasing help-seeking behavior when experiencing suicidal thoughts and in reducing STBs. Therefore, advocating for widespread promotion and dissemination of digital health interventions is crucial, particularly in low- and middle-income countries (LMICs) with limited access to health services and heightened barriers to obtaining such services. Further research using fully powered RCT is imperative to assess the efficacy of these interventions.
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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 | 0,004 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».