Personality trait risk factors for attempted suicide among young women with eating disorders
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: - Clinical observations and a review of the literature led us to hypothesize that certain personality and character traits could provide improved understanding, and thus improved prevention, of suicidal behaviour among young women with eating disorders. METHOD: - The clinical group consisted of 152 women aged between 18 and 24 years, with DSM-IV anorexia nervosa/restrictive type (AN-R = 66), anorexia nervosa/purging type (AN-P = 37), bulimia nervosa/non-purging type (BN-NP = 9), or bulimia nervosa/purging type (BN-P = 40). The control group consisted of 140 subjects. The assessment measures were the Minnesota Multiphasic Personality Inventory-second version (MMPI-2) scales and subscales, the Beck Depression Inventory (BDI) used to control for current depressive symptoms, plus a specific questionnaire concerning suicide attempts. RESULTS: - Suicide attempts were most frequent in subjects with purging behaviour (30.0% for BN-P and 29.7% for AN-P). Those attempting suicide among subjects with eating disorders were mostly students (67.8%). For women with AN-R the scales for 'Depression' and 'Antisocial practices' represented significant suicidal risk, for women with AN-P the scales for 'Hysteria', 'Psychopathic deviate', 'Shyness/Self-consciousness', 'Antisocial Practices', 'Obsessiveness' and 'Low self-esteem' were risk indicators and for women with BN-P the 'Psychasthenia', 'Anger' and 'Fears' scales were risk indicators. CONCLUSION: - This study provides interesting results concerning the personality traits of young women with both eating disorders and suicidal behaviour. Students and those with purging behaviour are most at risk. Young women should be given more attention with regard to the risk of suicide attempts if they: (a). have AN-R with a tendency to self-punishment and antisocial conduct, (b). have AN-P with multiple physical complaints, are not at ease in social situations and have antisocial behaviour, or (c). if they have BN-P and tend to be easily angered with obsessive behaviour and phobic worries. The MMPI-2 is an interesting assessment method for the study of traits indicating a risk of suicidal behaviour in young subjects, after controlling for current depressive pathology.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».