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Enregistrement W1985319425 · doi:10.1159/000228839

Profiles of Suicidality and Clusters of Hungarian Adolescent Outpatients Suffering from Suicidal Behaviour

2009· article· en· W1985319425 sur OpenAlexaff
Elek Dinya, János Csorba, Zsuzsa Sörfőző, Peter M. Steiner, Beáta Ficsor, Ágnes Horváth

Notice bibliographique

RevuePsychopathology · 2009
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSuicide and Self-Harm Studies
Établissements canadiensChild, Adolescent and Family Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDysfunctional familyPsychologyClinical psychologyPsychiatryCoping (psychology)Cluster (spacecraft)Depression (economics)Poison controlSuicide preventionMajor depressive disorderMedicineCognitionMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The aim of the study was to reveal the background dimensions of suicidal behaviour (SB) and to identify clusters of Hungarian adolescent outpatients suffering from suicidality by means of the following correlates of SB: depression, inadequate conflict-solving methods, dysfunctional attitudes, maladaptive coping, help-seeking strategies and negative life events. SAMPLING AND METHODS: A self-report test battery was completed by every consecutive new adolescent outpatient from a representative patient pool of 5 local child psychiatric centres in Western Hungary over an 18-month period (n = 644). The questionnaires used were the pilot version of the Columbia Depression Scale, the Hungarian standard versions of the Beck Depression Inventory, the Ways of Coping Questionnaire, the Dysfunctional Attitude Scale and the Junior High Life Experiences Survey. A total of 110 adolescent outpatients (88 females, 22 males, mean age = 16.21 years, SD = 1.38) suffering from SB were included in the study. All diagnoses including SB were confirmed by the MINI Plus Mini International Neuropsychiatric Interview. K means clustering was used to compare variances of 19 variables to decide which ones are the major criteria for assigning subjects to clusters, and principal component analysis was utilized to identify background SB dimensions in the patient sample. RESULTS: The cluster analysis identified 3 homogenous clusters differentiating suicidal adolescents characteristically: 'stress-laden/medium depressive', 'low depressive/low achievement' and 'high depressive' cluster groups. While cluster analysis confirmed the role of the severity of depression only, principal component analysis explored the following 4 underlying profiles of SB: stress-laden, dysfunctional, maladaptive and depressive/risky factors. CONCLUSIONS: Although important coping qualities failed to register as major criteria in the development of separate groups of suicidal adolescent outpatients, distinct background profiles of SB among Hungarian adolescents were found covering the risk groups according to clinical experience. Future research is warranted to identify possible variation in the coping strategies among different adolescent suicidal samples.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,287 · 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 tête enseignante, 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

Citations15
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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