The Suicide Status Form‐4 (<scp>SSF</scp>‐<scp>IV</scp>) as a potentially therapeutic suicide risk assessment tool
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Empirically supported suicide risk assessment and conceptualization is a central aim of the Zero Suicide model. The Suicide Status Form (SSF) is the essential document and scaffolding of the Collaborative Assessment and Management of Suicidality-Brief Intervention (CAMS-BI) and is hypothesized as an example of a psychological assessment as therapeutic intervention (PATI). However, this hypothesis has never been directly tested. METHODS: N = 57 patients deemed at risk for outpatient suicidal behavior and treated as part of an inpatient psychiatric consultation and liaison service were recruited to participate in CAMS-BI at a Level 1 trauma center in the southeastern United States. During the CAMS-BI process, patients were asked to rate their subjective units of distress (SUDS) at five time points throughout the intervention (k = 285). RESULTS: The omnibus random intercept multilevel model revealed a significant difference in pre- to post-session ratings of SUDS across patients. Post hoc pairwise comparisons revealed no significant differences between SSF sections (e.g., Section A, Section B, and Section C) and relative reductions in SUDS; however, there was an observable trend toward a favorable effect of Section A of the SSF. CONCLUSIONS: The SSF may represent an example of PATI pending replication and extension of the current results.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».