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Enregistrement W4402830026 · doi:10.2196/60879

A Digital Approach for Addressing Suicidal Ideation and Behaviors in Youth Mental Health Services: Observational Study

2024· article· en· W4402830026 sur OpenAlexaff
Min K Chong, Ian B. Hickie, Antonia Ottavio, D. C. Rogers, Gina Dimitropoulos, Haley M LaMonica, Luke J Borgnolo, Sarah McKenna, Elizabeth Scott, Frank Iorfino

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Internet Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSuicide and Self-Harm Studies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilUniversity of SydneyAustralian Government
Mots-clésObservational studyPreprintMental healthSuicidal ideationPsychologyPsychiatryMedicineSuicide preventionClinical psychologyPoison controlMedical emergencyComputer scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Long wait times for mental health treatments may cause delays in early detection and management of suicidal ideation and behaviors, which are crucial for effective mental health care and suicide prevention. The use of digital technology is a potential solution for prompt identification of youth with high suicidality. OBJECTIVE: The primary aim of this study was to evaluate the use of a digital suicidality notification system designed to detect and respond to suicidal needs in youth mental health services. Second, the study aimed to characterize young people at different levels of suicidal ideation and behaviors. METHODS: Young people aged between 16 and 25 years completed multidimensional assessments using a digital platform, collecting demographic, clinical, social, functional, and suicidality information. When the suicidality score exceeded a predetermined threshold, established based on clinical expertise and service policies, a rule-based algorithm configured within the platform immediately generated an alert for treating clinicians. Subsequent clinical actions and response times were analyzed. RESULTS: A total of 2021 individuals participated, of whom 266 (11%) triggered one or more high suicidal ideation and behaviors notification. Of the 292 notifications generated, 76% (222/292) were resolved, with a median response time of 1.9 (range 0-50.8) days. Clinical actions initiated to address suicidality included creating safety plans (60%, 134/222), conducting safety checks (18%, 39/222), psychological therapy (8%, 17/222), transfer to another service (3%, 8/222), and scheduling of new appointments (2%, 4/222). Young people with high levels of suicidality were more likely to present with more severe and comorbid symptoms, including low engagement in work or education, heterogenous psychopathology, substance misuse, and recurrent illness. CONCLUSIONS: The digital suicidality notification system facilitated prompt clinical actions by alerting clinicians to high levels of suicidal ideation and behaviors detected among youth. Further, the multidimensional assessment revealed complex and comorbid symptoms exhibited in youth with high suicidality. By expediting and personalizing care for those displaying elevated suicidality, the digital notification system can play a pivotal role in preventing rapid symptom progression and its detrimental impacts on young people's mental health.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,347
Tête enseignante GPT0,522
Écart entre enseignants0,175 · 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'étudeObservationnel
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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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