Context, Timing and Individualized Care: A Realist Evaluation of Safety Planning for Individuals Living with Suicide-Related Thoughts and Behaviours, Their Families and Friends and Service Providers
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: This research aimed to identify and investigate how context facilitates or hinders safety planning interventions (SPIs) intended to manage suicidal ideation (SI) and behaviour (SB) from the perspective of service users, friends, family members, service providers and other key informants. Additionally, this research aimed to identify underlying mechanisms influencing the effective and acceptable management of SI and SB across these groups. Methods: A realist evaluation framework (i.e., Context + Mechanism = Outcome; CMO) was used to inform the qualitative study design, which explores whether SPIs are perceived as effective (i.e., outcome) and examines the underlying mechanism(s) and specific contexts involved. A total of 28 service users, 11 family members or friends and 15 key informants, including service providers and other stakeholders, participated in semi-structured interviews. A total of 18 frontline service providers also participated in three focus groups. These interviews and focus groups were analyzed to develop a shared model capturing the mechanisms and contexts influencing effective SPI implementation. Data was collected between September 2019 and December 2021. Results: The model consists of three pillars: (1) understanding the importance of context, timing and relationships in safety planning, (2) identifying perceived barriers and facilitators to safety planning as described by service users, family members and service providers, (3) bridging the gap between evidence and experience in implementing safety planning interventions. Conclusions: While SPIs are evidence-based interventions, contextual factors and perceived barriers and facilitators can impact implementation and outcomes in mental health care settings. Understanding these factors can help to explain differences in outcomes within and across patient populations and care settings, and addressing perceived challenges can improve implementation and experiences for service users, family members and service providers.
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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 | 0,017 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».