Enhancing youth suicide prevention: The critical role of family involvement in screening, intervention, and postvention.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Suicide often arises from a collapse of personal identity and life narrative; yet, traditional risk assessments frequently overlook these deeper disruptions. Narrative identity theory offers a lens to understand suicidality as a crisis of selfhood and meaning. AIM: This article introduces a clinically applicable method to assess suicide risk through three core narrative domains: character (who the person is), setting (where they come from), and script (where they believe they are going). METHOD: Drawing on narrative identity theory and existential psychology, the proposed approach guides clinicians to identify disconnections in role, belonging, and future orientation. Story-based tools for assessment and intervention are presented to support the reconstruction of narrative coherence and personal agency. RESULTS: Mapping narrative disruptions across character, setting, and script enables early identification of suicide risk, especially in individuals who may not meet traditional thresholds for acute risk. Narrative reauthoring interventions help reestablish continuity, coherence, and hope. CONCLUSION: This narrative framework enhances suicide prevention by moving beyond symptom management toward meaning-centered engagement. By helping individuals reweave fragmented life stories, clinicians can more effectively intervene in the existential and identity-based dimensions of suicidality. (PsycInfo Database Record (c) 2025 APA, all rights reserved).
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».