Suicide en psychiatrie: prévention et impacts sur l'équipe infirmière
Notice bibliographique
Résumé
Contexte : En Suisse, trois à quatre individus se suicident chaque jour. Dans la plupart des cas, ces personnes ont eu un contact avec les milieux de soins psychiatriques. But : Le but de cette revue est de savoir quels sont les moyens pour une équipe infirmière en psychiatrie de prévenir le suicide d’un patient, mais aussi d’identifier les impacts émotionnels et professionnels que cela peut avoir sur les soignants si leur prise en charge échoue et qu’il y a passage à l’acte. Méthode : La première étape de la méthode a été de choisir quatre concepts centraux, qui ont été introduits dans les bases de données CINHAL, PubMED et PsycINFO. Suite à l’obtention de nombreux articles, des critères d’inclusion et d’exclusion ont été définis. Ils ont permis de retenir huit articles qui ont été analysés à l’aide de la grille de lecture de l’université de Laval (Canada). Les résultats sont présentés sous forme de synthèse narrative. Résultats : En ce qui concerne les moyens de prévention du suicide en psychiatrie, ils sont divers et nombreux. En effet, il en existe trois catégories : les facteurs prédictifs, qui sont les signes que l’on peut observer chez des patients, mais aussi les contextes psychologique, biologique et socio-économique de ceux-ci ; les moyens mis en place par les institutions ; le rôle et les compétences des infirmières. En ce qui concerne les impacts, ils peuvent être de deux types, à savoir émotionnels et professionnels. Conclusion : Les résultats sont concluants, mais révèlent malgré tout des limites. En effet, si les moyens de prévention sont nombreux et variés, il n’existe toutefois pas de modèle de prédiction valable. De plus, suite aux impacts importants du suicide d’un patient sur les infirmières en psychiatrie, il n’existe aucune action concrète leur permettant de surmonter une telle épreuve. Cela devrait donc faire état d’une future recherche afin de garantir une meilleure prise en charge des patients et des infirmières.
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 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 | 0,009 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».