Implementation of Complex Suicide Prevention Interventions: Insights into Barriers, Facilitators and Lessons Learned
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Effective suicide prevention interventions are infrequently translated into practice and policy. One way to bridge this gap is to understand the influence of theoretical determinants on intervention delivery, adoption, and sustainment and lessons learned. This study aimed to examine barriers, facilitators and lessons learned from implementing complex suicide prevention interventions across the world. METHODS AND MATERIALS: This study was a secondary analysis of a systematic review of complex suicide prevention interventions, following updated PRISMA guidelines. English published records and grey literature between 1990 and 2022 were searched on PubMed, CINAHL, PsycINFO, ProQuest, SCOPUS and CENTRAL. Related reports were organized into clusters. Data was extracted from clusters of reports on interventions and were mapped using the updated Consolidated Framework for Implementation Research. RESULTS: The most frequently-reported barriers were reported within the intervention setting and were related to the perceived appropriateness of interventions within settings; shared norms, beliefs; and maintaining formal and informal networks and connections. The most frequently reported facilitators concerned individuals' motivation, capability/capacity, and felt need. Lessons learned focused on the importance of tailoring the intervention, responding to contextual needs and the importance of community engagement throughout the process. CONCLUSION: This study emphasizes the importance of documenting and analyzing important influences on implementation. The complex interplay between the contextual determinants and implementation is discussed. These findings contribute to a better understanding of barriers and facilitators salient for implementation of complex suicide prevention 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 | 0,033 | 0,071 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».