Perceived Effectiveness of Components of Interventions to Support People Bereaved By Suicide
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: Background: Suicide bereavement increases the probability of adverse outcomes related to grief, social functioning, mental health, and suicidal behavior. While more support for individuals bereaved by suicide has become available, the evidence regarding its effectiveness is not straightforward. The literature suggests that identifying best-practice components is key in designing effective postvention interventions. Aims: This metareview aims to identify components of suicide bereavement interventions perceived to be effective by suicide-bereaved people. Method: The review adhered to preferred reporting items for systematic reviews and meta-analyses (PRISMA) guidelines. Systematic searches in Medline, PsycINFO, Embase, Emcare, EBM Reviews, Scopus, and Web of Science identified 11 eligible systematic reviews published between 2008 and 2023. The methodological quality was assessed using the Measurement Tool to Assess Systematic Reviews (AMSTAR-2) (PROSPERO registration CRD42023458300). Results: Our narrative synthesis reported the components perceived to be effective in relation to structure and content of interventions, facilitators, and modality (peer, group, community, online). Limitations: The quality of the included reviews varied considerably, and not all reviews reported on perceived effectiveness of interventions’ components. Meta-analysis of findings was not possible due to study heterogeneity. Conclusion: The findings provide crucial information for researchers, service providers, and policymakers to enhance the provision of evidence-based support for people bereaved by suicide.
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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 | 0,019 | 0,085 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».