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Enregistrement W4400082202 · doi:10.1186/s12889-024-19242-x

“Put your personality into the call”: A qualitative interview study illuminating strategies for improving men’s engagement on crisis helplines

2024· article· en· W4400082202 sur OpenAlexaff
Katherine Trail, Kieran O’Gorman, Zac E. Seidler, John L. Oliffe, Tara Hunt, Simon Rice

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSuicide and Self-Harm Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBiostatisticsPublic healthPersonalityQualitative researchCrisis communicationPublic relationsPsychiatrySocial psychologyNursingSocial sciencePsychologySociologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Crisis telephone helplines are an integral part of community suicide prevention. Despite high male suicide rates, men's experiences of these services are poorly understood. The current study explored men's perspectives of their interactions with helpline counsellors to understand how their engagement on helplines can be enhanced. METHOD: Sixteen men (19-71 years) who had previously used a mental health or crisis helpline in Australia completed individual semi-structured interviews about their experiences. Data were analysed using interpretive descriptive methodologies. RESULTS: Two themes derived from the data related to how men engaged with counsellors on helpline services. First, men emphasized the importance of helpline counsellors creating and maintaining an authentic connection across the call, providing suggestions for strategies to secure connection. Second, men discussed how counsellors can facilitate outcomes through offering space for their narratives and aiding in referrals to other support services when required. CONCLUSIONS: Findings highlight the value of crisis helplines for men's suicide prevention services while identifying target areas to improve engagement. We discuss implications for the findings including suggestions for gender-sensitive care within crisis helplines.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,078

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0090,007
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,302
Tête enseignante GPT0,500
Écart entre enseignants0,198 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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