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Enregistrement W4415588537 · doi:10.1590/1518-8345.7676.4614

Surviving families: experiences of losing a family member to suicide

2025· article· en· W4415588537 sur OpenAlexaff
Elena Bustos Alfaro, Mara Regina Santos da Silva, Kateline Simone Gomes Fonseca, Carl Lacharité, Elga Mirta Furtado Barreto de Carvalho, Ariana Sofia Barradas da Silva

Notice bibliographique

RevueRevista Latino-Americana de Enfermagem · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueGrief, Bereavement, and Mental Health
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFamily memberFamily resilienceRestructuringPsychological resilienceHealth careHealth professionalsSuicide preventionHuman factors and ergonomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

to identify the interactional processes that allow surviving families to cope with the death by suicide of one of their members, to restructure themselves as a unit and transform the experience into a learning experience. a qualitative, exploratory study, guided by the concept of Family Resilience, in which eight families, who experienced the suicide of one of their members participated. Data were collected through semi-structured interviews and the data were submitted to thematic analysis. the results were organized into four thematic groups and revealed grief, despair, and perplexity of family members who could not understand the reasons for such a radical act; the feelings of pain due to the loss, overlapped with anger, relief and guilt. Blame was shared with other people and the social and health services; and the lessons that the experience provides. nurses and other healthcare professionals can help surviving families to restructure themselves after the suicide of one of their members, implementing care actions based on repeated assessments of the repercussions of suicide on the family as a whole and on its members individually; identifying the most compromised dimensions of family life; individual and family needs; and family resilience processes.

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

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0100,005
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,339 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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