Self-harm and suicide in prisons in low- and middle-income countries: protocol for a systematic review of prevalence and risk factors
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Suicide is a leading cause of death in prisons, and documented rates of self-harm (an established risk factor for suicide) are disproportionately higher in prisons than in the general population. However, research to date has focused largely on high-income countries, and as patterns of suicide and self-harm vary across cultures, there is an urgent need for research examining these phenomena in prisons in low- and middle-income countries. This review will synthesize findings from the published literature regarding the prevalence of, and risk factors for, suicide and self-harm among incarcerated persons in prisons in low- and middle-income countries. METHODS: We will search six electronic databases (MEDLINE, Embase, Scopus, PsycINFO, the National Criminal Justice Reference Service (NCJRS), and Global Index Medicus) for studies published in any language from database inception until 1 March 2024 reporting the prevalence and/or risk factors for self-harm and/or suicide in prisons in low- and middle-income countries (as defined by the World Bank). Grey literature will be identified by searching Google, Proquest, the Networked Digital Library of Theses and Dissertations (NDLTD), and websites such as CADTH's Grey Matters. We will not restrict eligibility by age, gender, sentence type, or sentence duration. The risk of bias will be assessed using the Newcastle-Ottawa Quality Assessment Scale (NoS) and the Joanna Briggs Institute (JBI) checklists for prevalence and qualitative studies. Data addressing prevalence and incidence will be synthesized in narrative and graphic format. If sufficient data addressing risk factors for suicide and self-harm are identified, they will be meta-analyzed using the pooled adjusted odds ratio (with 95% confidence intervals). Sensitivity analysis will be conducted as appropriate. Meta-biases such as publication and outcome reporting bias will be assessed. Finally, the Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation (GRADE) will be used to assess the certainty of evidence collected in this systematic review. DISCUSSION: Findings from this review will contribute to strengthening our understanding of self-harm and suicide in carceral settings in low- and middle-income countries and may be used to inform prevention efforts. SYSTEMATIC REVIEW REGISTRATION: Our systematic review protocol is registered with the International Prospective Register of Systematic Reviews (PROSPERO; CRD42022382012).
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
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Protocole Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Revue systématique | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Protocole Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Revue systématique | high |
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 | 0,074 | 0,089 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,022 | 0,021 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,058 | 0,007 |
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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».