Storytelling in Care: Leveraging Narrative Identity and Suicide Narratives for Advanced Suicide Risk Assessments
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To explore how integrating Narrative Identity (NI) theory and the Suicidal Narrative (SN) framework into nursing practices can enhance suicide risk assessments and therapeutic engagement, promoting resilience, hope, and recovery among patients. METHODS: This study reviews existing literature on NI and SN frameworks, examining their theoretical foundations and applicability in nursing. It analyzes how these frameworks improve understanding of patient suicidality through qualitative assessment of personal narratives and identifies practical steps for implementation in clinical settings. RESULTS: The integration of NI and SN into nursing practices has shown potential in improving the quality of suicide risk assessments. It enables nurses to gain a deeper, empathetic understanding of the factors influencing each patient's suicidality, fostering enhanced therapeutic engagement. Challenges such as time constraints and the need for specific training in narrative techniques are identified. CONCLUSIONS: Incorporating NI and SN into nursing assessments can significantly enrich the suicide risk assessment process, providing a more nuanced and empathetic approach that focuses on individual patient stories. However, effective implementation requires overcoming several barriers, including enhancing nurse training in narrative methods and adjusting clinical workflows to accommodate more in-depth patient interactions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».