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Enregistrement W4395073998 · doi:10.2196/50024

A Web-Based Training Program for School Staff to Respond to Self-Harm: Design and Development of the Supportive Response to Self-Harm Program

2024· article· en· W4395073998 sur OpenAlexvenueno aff
Anne‐Marie Burn, Poppy Hall, Joanna Anderson

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSuicide and Self-Harm Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNIHR Cambridge Biomedical Research CentreDepartment of Health and Social CareMedical Research CouncilNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésHarmProgram Design LanguagePsychologyTraining (meteorology)Applied psychologyMedical educationMedicineComputer scienceSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Self-harm is common among adolescents and is a major public health concern. School staff may be the first adults to notice a young person's self-harm and are well placed to provide support or signpost students to help. However, school staff often report that they do not feel equipped or confident to support students. Despite the need, there is a lack of evidence-based training about self-harm for school staff. A web-based training program would provide schools with a flexible and cost-effective method of increasing staff knowledge, skills, and confidence in how to respond to students who self-harm. OBJECTIVE: The main objective of this study was to coproduce an evidence-based training program for school staff to improve their skills and confidence in responding to students who self-harm (Supportive Response to Self-Harm [SORTS]). This paper describes the design and development process of an initial prototype coproduced with stakeholders to ensure that the intervention meets their requirements. METHODS: Using a user-centered design and person-based approach, the SORTS prototype was informed by (1) a review of research literature, existing guidelines, and policies; (2) coproduction discussions with the technical provider and subject matter experts (mental health, education, and self-harm); (3) findings from focus groups with young people; and (4) coproduction workshops with school staff. Thematic analysis using the framework method was applied. RESULTS: Coproduction sessions with experts and the technical provider enabled us to produce a draft of the training content, a wireframe, and example high-fidelity user interface designs. Analysis of focus groups and workshops generated four key themes: (1) need for a training program; (2) acceptability, practicality, and implementation; (3) design, content, and navigation; and (4) adaptations and improvements. The findings showed that there is a clear need for a web-based training program about self-harm in schools, and the proposed program content and design were useful, practical, and acceptable. Consultations with stakeholders informed the iterative development of the prototype. CONCLUSIONS: SORTS is a web-based training program for school staff to appropriately respond to students who self-harm that is based on research evidence and developed in collaboration with stakeholders. The SORTS program will equip school staff with the skills and strategies to respond in a supportive way to students who self-harm and encourage schools to adopt a whole-school approach to self-harm. Further research is needed to complete the intervention development based on the feedback from this study and evaluate the program's effectiveness. If found to be effective, the SORTS program could be implemented in schools and other youth organizations.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,133
Tête enseignante GPT0,473
Écart entre enseignants0,340 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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