Identifying personally modifiable factors for self-harm recovery in young people: A protocol for a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
<ns3:p>Background Self-harm is the most important predictor of suicide, one of the leading causes of death in young people globally. There is a dearth of studies examining the processes underpinning recovery for those who have self-harmed. In particular, there is a lack of studies identifying elements that people who have self-harmed can change or influence to improve their wellbeing i.e. personally modifiable factors. Identifying these factors is important for individuals and clinicians to reduce or cease self-harm behaviours and improve personal wellbeing. In addition, it is imperative to understand why implementing these personally modifiable factors may succeed or fail. This systematic review has two aims: firstly, to identify personally modifiable factors for self-harm recovery in young people; and secondly, to identify the implementation determinants (barriers and facilitators) of these factors. Methods The search strategy will employ terms relating to three concepts (i.e. ‘young people’, ‘self-harm’, and ‘personally modifiable factors’) and will use five databases for the search process: Medline, CINAHL, APA PsycInfo, Embase, and Web of Science. At least two independent reviewers will conduct the screening process using eligibility criteria, followed by data extraction and quality assessment of the included studies. The mixed methods appraisal tool (MMAT) will be used for quality assessment. Inductive coding will be used to identify the personally modifiable factors and the Consolidated Framework for Implementation Research (CFIR) will be used to analyse and summarise the implementation determinants for these factors. Conclusion Identifying personally modifiable factors for self-harm recovery, and the barriers and facilitators underpinning their implementation, could inform the design of effective public health interventions to reduce self-harm in young people. Registration PROSPERO registration number CRD420250650920</ns3:p>
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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 | 0,012 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».