Effectiveness of suicide postvention service models and guidelines 2014–2024: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Effective suicide postvention services provide immediate and ongoing support for suicide loss survivors. This review synthesizes peer-reviewed and grey literature exploring which suicide postvention service models have demonstrated effectiveness in reducing distress and supporting recovery in families, friends, and communities impacted by suicide. METHODS: The scoping review adhered to the updated Preferred Reporting Items for Systematic reviews and Meta-Analyses extension for Scoping Reviews (PRISMA-ScR). We conducted searches in five databases which included MEDLINE, PsycINFO, Embase, EBM Reviews, and Web of Science for peer reviewed studies and through Google search for grey literature. RESULTS: We identified 19 peer-reviewed studies and 14 guidelines (2014-2024) from the US, Canada, Australia, New Zealand, and Europe, which varied in measures, settings, and populations but lacked quality and generalizability. Guidelines based on theoretical models, particularly the public health model, aligned postvention with addressing the diverse needs of suicide loss survivors. CONCLUSIONS: The review identified potentially effective postvention components, such as the use of trained volunteers in support and therapy groups, workplace training programs and arts-based interventions, which could benefit those bereaved by suicide in Australia.
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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 | 0,030 | 0,090 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».