A Suicide Prevention Digital Technology for Individuals Experiencing an Acute Suicide Crisis in Emergency Departments: Naturalistic Observational Study of Real-World Acceptability, Feasibility, and Safety
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Emergency departments (EDs) are the front line in providing suicide care. Expert consensus recommends the delivery of several suicide prevention evidence-based interventions for individuals with acute suicidal ideation in the ED. ED personnel demands and staff shortages compromise delivery and contribute to long wait times and unnecessary hospitalization. Digital technologies can play an important role in helping EDs deliver suicide care without placing further demands on the care team if their use is safe to patients in a routine care context. OBJECTIVE: This study evaluates the safety and effectiveness of an evidence-based digital technology (Jaspr Health) designed for persons with acute suicidal ideation seeking psychiatric crisis ED services when used as part of routine ED-based suicide care. This study deployed Jaspr Health for real-world use in 2 large health care systems in the United States and aimed to evaluate (1) how and whether Jaspr Health could be safely and effectively used outside the context of a researcher-facilitated clinical trial, and (2) that Jaspr's use would be associated with improved patient agitation and distress. METHODS: Under the auspices of a nonsignificant risk device study, ED patients with acute suicidal ideation (N=962) from 2 health care systems representing 10 EDs received access to Jaspr Health as part of their routine suicide care. Primary outcome measures included how many eligible patients were assigned Jaspr Health, which modules were assigned and completed, and finally, the number of adverse events reported by patients or by medical staff. Secondary outcome measures were patient agitation, distress, and satisfaction. RESULTS: The most frequent modules assigned were Comfort and Skills (98% of users; n=942) and lethal means assessment (90% of patient users; n=870). Patient task completion rates for all modules ranged from 51% to 79%. No adverse events were reported, suggesting that digital technologies can be safely used for people seeking ED-based psychiatric services. Statistically significant (P<.001) reductions in agitation and distress were reported after using the app. Average patient satisfaction ratings by site were 7.81 (SD 2.22) and 7.10 (SD 2.65), with 88.8% (n=325) and 84% (n=90) of patients recommending the app to others. CONCLUSIONS: Digital technologies such as Jaspr Health may be safely and effectively integrated into existing workflows to help deliver evidence-based suicide care in EDs. These findings hold promise for the use of digital technologies in delivering evidence-based care to other vulnerable populations in complex environments.
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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 | 0,007 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».