The Effectiveness of safeTALK Suicide Awareness Training on Staff Members’ Willingness to Engage Suicidal Veterans at Veterans’ Facilities in New York State
Notice bibliographique
Résumé
Veterans are an at-risk population in need of more suicide prevention, given the approximately 7,300 veteran suicides per year, 20 per day. In New York State, veteran suicides are a major issue. One particular suicide awareness training program, safeTALK, created by LivingWorks Education, Inc., a Canadian-based public service organization, has been tested in several countries including the United Kingdom, Australia, Canada, and Scotland, but it has not been tested yet in the United States. Since veteran suicides in New York State continue to occur higher than the national average, the purpose of this study was to determine the effectiveness of a mandated 3-hour safeTALK training on 29 staff workers serving veterans at three veterans’ facilities operated by Samaritan Daytop Village in New York State. Prior to the start of the training, each trainee received a pretest and posttest questionnaire packet. The staff trainees represented all three veterans’ facilities, and they worked in various departments. The findings revealed that the 3-hour safeTALK suicide awareness training had a significant positive effect on the staff members’ attitudes, self-efficacy beliefs, and willingness to listen and engage a veteran experiencing suicidal ideation. The training was not successful in changing the preexisting suicidal beliefs of the staff members, but the implications for safeTALK as an effective training method in the United States is discussed. Based on the results of the study, the researcher recommended further studies of other at-risk populations within the United States as well as a more comprehensive review of the qualitative and quantitative questions based on the research population.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».