MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1976154110 · doi:10.1097/nmd.0b013e3181663026

Motives for Nonsuicidal Self-Injury Among Women With Borderline Personality Disorder

2008· article· en· W1976154110 sur OpenAlexaff
Nikolaus Kleindienst, Martin Bohus, Petra Ludäscher, Matthias F. Limberger, Katrin Kuenkele, Ulrich Ebner‐Priemer, Alexander L. Chapman, Markus Reicherzer, Rolf‐Dieter Stieglitz, Christian Schmahl

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Nervous and Mental Disease · 2008
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePersonality Disorders and Psychopathology
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBorderline personality disorderDysfunctional familyPsychologyFeelingClinical psychologyPersonalityHuman factors and ergonomicsPoison controlInjury preventionSuicide preventionMedicineSocial psychologyMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Patients with borderline personality disorder (BPD) are known to use nonsuicidal self-injury (NSSI) as a dysfunctional strategy to regulate intense emotions. The primary purpose of this study was to clarify the motives for NSSI along with their interrelations. We further investigated the variety of emotions preceding NSSI and possible effects of NSSI on these emotions. To this end, a structured self-rating questionnaire on NSSI was administered to 101 female BPD-patients exhibiting NSSI. Most patients reported multiple motives for NSSI. The motives were more likely to compound than to exclude one another. Negative reinforcement was almost always involved in NSSI, whereas positive reinforcement (e.g., "getting a kick") played an additional role among about half of the patients. NSSI was usually preceded by a large variety of negative feelings that were reported to clearly improve with NSSI. In conclusion, therapists should anticipate a multidimensional functional spectrum when exploring motives of NSSI.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,272 · 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'étudeObservationnel
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

Citations264
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Journal of Nervous and Mental DiseaseMême sujetPersonality Disorders and PsychopathologyTravaux en français237 207