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Enregistrement W4409263894 · doi:10.1186/s12889-025-22465-1

Developing self-efficacy and ‘communities of practice’ between community and institutional partners to prevent suicide and increase mental health in under-resourced communities: expanding the research constructs for upstream prevention

2025· article· en· W4409263894 sur OpenAlexaff
Lisa Wexler, Lauren White, Joel Ginn, Tara Schmidt, Suzanne Rataj, Caroline C. Wells, Katie Schultz, Eleni A. Kapoulea, Diane McEachern, Patrick Habecker, Holly Laws

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSuicide and Self-Harm Studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental Health
Mots-clésBiostatisticsPublic healthMental healthMedicineUpstream (networking)Suicide preventionCommunity healthImplementation researchEpidemiologyEnvironmental healthPoison controlNursingPsychiatryPsychological intervention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Suicide is a serious and growing health inequity for Alaska Native (AN) youth (ages 15–24), who experience suicide rates significantly higher than the general U.S. youth population. In under-served, remote AN communities, building on existing local and cultural resources can increase uptake of prevention behaviors like lethal means reduction, interpersonal support, and postvention by family members, workers and community members, which can be important for preventing suicide in places where mental health services are sparce. This study expands the variables we hypothesize as important for reducing suicide risk and supporting mental wellness. These variables are: (1) perceived suicide prevention self-efficacy, (2) perceived wellness self-efficacy, and (3) developing a ‘community of practice’ (CoP) for prevention/wellness work. METHOD: With a convenience sample (N = 398) of participants (ages 15+) in five remote AN communities, this study characterizes respondents’ social roles: institutional role if they have a job that includes suicide prevention (e.g. teachers, community health workers) and community role if their primary role is based on family or community positioning (e.g. Elder, parent). The cross-sectional analysis then explores the relationship between respondents’ wellness and prevention self-efficacy and CoP as predictors of their self-reported suicide prevention and wellness promotion behaviors: (1) working together with others (e.g. community initiatives), (2) offering interpersonal support to someone (3), reducing access to lethal means, and (4) reducing suicide risk for others after a suicide death in the community. RESULTS: Community and institutional roles are vital, and analyses detected distinct patterns linking our dependent variables to different preventative behaviors. Findings associated wellness self-efficacy and CoP (but not prevention self-efficacy) with “working together” behaviors, wellness and prevention self-efficacy (but not CoP) with interpersonal supportive behaviors; both prevention self-efficacy and CoP with higher postvention behaviors. Only prevention self-efficacy was associated with lethal means reduction. CONCLUSIONS: The study widens the scope of suicide prevention. Promising approaches to suicide prevention in rural low-resourced communities include: (1) engaging people in community and institutional roles (2), developing communities of practice for suicide prevention among different sectors of a community, and (3) broadening the scope of suicide prevention to include wellness promotion as well as suicide prevention.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,004
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 Opus0,302
Tête enseignante GPT0,510
Écart entre enseignants0,207 · 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'étudeQualitatif
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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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