Expanding and Clarifying the Role of Emotion Regulation in Nonsuicidal Self-Injury
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Deficits in emotion regulation have been implicated in nonsuicidal self-injury (NSSI) by both theory and research. Research indicates that NSSI is commonly performed as an emotion regulation strategy, as it often decreases the experience of negative affect. People who engage in NSSI often report greater emotion dysregulation than those without an NSSI history. Further, interventions that have demonstrated effectiveness in reducing NSSI involve a focus on emotion regulation skills. Given the important role of emotion regulation in NSSI, research should continue to develop our understanding of this construct. METHODS: We conducted a review of relevant research in emotion regulation and dysregulation and specific emotion regulation strategies in NSSI. RESULTS: First, we provide an overview of current research on emotion regulation and dysregulation in NSSI. Second, we discuss the application of a specific emotion regulation model to NSSI research, and review research on NSSI supporting the use of this model. CONCLUSION: NSSI has been associated with an emotion regulation function and trait emotion dysregulation among people who self-injure. Relevant research provides initial support for the applicability of a specific model of emotion regulation to NSSI. We suggest directions for future research to continue to cultivate our understanding of emotion regulation in NSSI.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».