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Enregistrement W4409818564 · doi:10.1136/bmjph-2024-001206

Towards development of guidelines for harnessing implementation science for suicide prevention: an international Delphi expert consensus study

2025· article· en· W4409818564 sur OpenAlex
Sadhvi Krishnamoorthy, Gregory Armstrong, Victoria Ross, Lennart Reifels, Hayley Purdon, Jill Francis, Jacinta Hawgood, Sharna Mathieu, Alexandr Kasal, Allison Crawford, Allison M. Gustavson, András Székely, Anna Baran, Ashley Nemiro, Chez Curnow, Daniel J. Reidenberg, Daria Biechowska, Ella Arensman, Emmanuel Nii‐Boye Quarshie, Fiona Shand, Caroline M. Ramirez, Isabel Zbukvic, Jorgen Gullestrup, Katherine McGill, Kylie King, Lakshmi Vijayakumar, Lauren White, Loraine Barnaby, Mark Sinyor, Marlena Sokół-Szawłowska, Maryke Van Zyl, Merike Sisask, Michael M. Phillips, Mohsen Rezaeian, Naohiro Yonemoto, Nathaniel J. Pollock, Nikhil Jain, Paul Yip, Ping Qin, Piotr Toczyski, Rakhi Dandona, Ricardo Gusmão, Samah Jabr, Sarah G. Spafford, Tae-Yeon Hwang, Thomas Niederkrotenthaler, Ulrich Hegerl, Vita Poštuvan, Yutaka Motohashi, Kairi Kõlves

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueBMJ Public Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensUniversity of TorontoSunnybrook Health Science CentreMemorial University of NewfoundlandCentre for Addiction and Mental HealthHealth Sciences CentreOttawa Hospital
Organismes subventionnairesGriffith UniversityDepartment of Health and Aged Care, Australian GovernmentAustralian Government
Mots-clésThematic analysisContext (archaeology)Delphi methodPsychological interventionMedical educationKnowledge translationStakeholderPsychologyIntervention (counseling)MedicineQualitative researchPublic relationsKnowledge managementNursingPolitical scienceComputer scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives: Suicide research and prevention are complex. Many practical, methodological and ethical challenges must be overcome to implement effective suicide prevention interventions. Implementation science can offer insights into what works, why and in what context. Yet, there are limited real-world examples of the application of implementation science in suicide prevention. This study aimed to identify approaches to employ principles of implementation science to tackle important challenges in suicide prevention. Methods: A questionnaire about promoting implementation science for suicide prevention was developed through thematic analysis of stakeholder narratives. Statements were categorised into six domains: research priorities, practical considerations, approach to intervention design and delivery, lived experience engagement, dissemination and the way forward. The questionnaire (n=52 statements-round 1; n=44 statements-round 2; n=9 statements-round 3) was administered electronically to a panel (n=62-round 1, n=48-round 2; n=45-round 3) of international experts (suicide researchers, leaders, project team members, lived experience advocates). Statements were rated on a Likert scale based on an understanding of importance and priority of each item. Statements endorsed by at least 85% of the panel would be included in the final guidelines. Results: Eighty-two of the 90 statements were endorsed. Recommendations included broadening research inquiries to understand overall programme impact; accounting for resources in the translation of evidence into practice; embedding implementation science in intervention delivery and design; meaningfully engaging lived experience; considering channels for dissemination of implementation-related findings and focusing on next steps needed to routinely harness the strengths of implementation science in suicide prevention research, practice and training. Conclusion: An interdisciplinary panel of suicide prevention experts reached a consensus on optimal strategies for using implementation science to enhance the effectiveness of policies and programmes aimed at reducing suicide.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,029
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,801
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0290,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,895
Tête enseignante GPT0,799
Écart entre enseignants0,096 · 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